【摘 要】
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互联网智能在现代互联网技术取得了飞速发展，而智能问答系统是互联网智能发展的关键步骤，它能够从海量的网络资源中准确定位和获取用户想要的答案然而，现在的问答系统采用的方法
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互联网智能在现代互联网技术取得了飞速发展，而智能问答系统是互联网智能发展的关键步骤，它能够从海量的网络资源中准确定位和获取用户想要的答案然而，现在的问答系统采用的方法主要是在数据库中通过字符串匹配来获取答案，而忽视了在对话中用户提问的真正意图在本文中，我们提出基于医疗知识库的用户意图感知的方法来解决这个问题医疗知识库包含三方面的内容：疾病实体词，药物实体词，病症实体词属性我们通过网络资源来提取实体词，根据医疗问答系统的数据来建立实体词之间的联系，然后用基于图形路径的算法来进行对话中心词的获取和权重的调整来实现问答系统的意图感知实验结果表明基于知识库的方法能够有效的感知用户的需求类型这种基于知识库来进行权重调整的方法同样可以用于理解其他智能系统比如分类系统和文本挖掘系统
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