知识图谱在问答系统中的关键应用研究

"基于知识图谱的问答系统关键技术研究" 这篇博士学位论文主要探讨了基于知识图谱的问答系统的关键技术。作者崔万云在计算机科学技术学院，专业为计算机软件与理论，由汪卫教授指导。论文内容包括问答系统背景、相关工作、以及两个核心章节：基于局部搜索的语义社团挖掘和基于知识图谱的短文本动词理解。 在问答系统的背景介绍中，论文提到了知识图谱的概念，强调了它在问答系统中的数据优势，例如提供结构化和关联的数据，使问答系统能更准确地理解和回答问题。知识图谱的问答系统工作方式通常涉及对用户问题的分析，通过知识图谱进行信息检索，找到相关实体和关系，然后抽取答案并呈现给用户。 论文的第二章回顾了问答系统的相关工作，区分了基于信息检索的问答系统和基于知识图谱的问答系统。前者主要依赖搜索引擎和文本匹配，而后者则利用知识库来提供更精确的答案。基于信息检索的系统存在如关键词生成、文章检索和答案抽取等挑战，并且可能无法理解复杂或特定领域的问题，这正是引入知识图谱的原因。 第三章聚焦于“基于局部搜索的语义社团挖掘”。这部分讨论了如何通过局部搜索算法来解决社区结构挖掘的问题，特别是在大规模图中找到具有特定度数属性的节点。论文介绍了问题定义、NP完全性、全局搜索策略，以及针对最大度数节点寻找的局部搜索解法，包括基准算法和优化算法。 第四章则关注“基于知识图谱的短文本动词理解”，这涉及到自然语言处理中的动词理解和知识图谱的结合。论文可能阐述了如何利用知识图谱来理解和解析文本中的动词，以提高问答系统的理解能力。相关工作部分可能回顾了已有的动词理解和知识表示方法，以及存在的挑战和解决方案。 整个论文通过实验分析和案例研究验证了所提出的方法的有效性，展示了知识图谱在提升问答系统性能方面的潜力，尤其是在处理复杂查询和理解语义上下文方面。这些研究对于开发更智能、更精准的知识图谱问答系统具有重要意义。