中文问答系统中信息检索模型的质量优化研究

"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。