中文问答系统中信息检索模型的质量优化研究
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更新于2024-07-31
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"中文问答系统中的信息检索模型的研究"
在自然语言处理领域,问答技术是一个备受关注的研究方向,它集成了多种自然语言处理技术。虽然英文问答技术已经得到了广泛的研究,并有成熟的系统存在,但中文自动问答技术的发展相对较滞后,缺乏成熟的系统。本文作者刘春泳在导师张玉芳的指导下,针对中文问答技术展开研究,尤其是信息检索模型这一关键部分。
中文问答系统通常由五个子系统构成:问题理解、信息检索、信息处理、答案抽取以及FAQ模块。信息检索模块是这些子系统中的核心,因为它直接影响后续处理及找到问题正确答案的能力。这一模块对于智能咨询系统和机器对话研究也具有重要意义。
文章深入分析了汉语语言特性与计算语言学技术的结合,指出在实际应用中,用户提问的质量差异可能会影响问答系统的性能。传统的信息检索模型,如布尔模型、模糊逻辑模型、向量模型、概率模型和基于语言模型的信息检索模型,在计算相似度时并未考虑问题的质量因素。为解决这个问题,论文提出采用最大熵方法,结合困惑度、序列模型和词的搭配作为特征来评估文档质量,并将问题质量纳入检索模型中。
实验部分,作者选取社区问答数据集进行测试,结果显示,将文档质量引入检索模型能比传统模型获得更优的实验结果。关键词包括:问答系统、信息检索、文档质量、语言模型和最大熵模型。
这篇硕士论文对中文问答系统的信息检索模型进行了深入探讨,为提升中文问答系统的准确性和效率提供了新的思路和方法。通过结合汉语特性和语言模型,优化检索过程,能够更好地处理用户提问的多样性和质量问题,从而提高系统整体性能。
2024-03-02 上传
2023-05-16 上传
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