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QuestionAnsweringSystem 技术实现
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QuestionAnsweringSystem
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是一个 Java 实现的人机问答系统，能够自动分析
问题并给出候选答案。本文从工作原理、主要数据结构、关键技术及代码实现四
个方面对该系统的技术实现进行分析。
1、 工作原理
图 1 QA 系统工作原理
该 QA 系统的工作原理如图 1 所示，主要可以划分为证据获取、证据评分、
问题分类、候选答案评分四大模块。这四大模块的目标及内容如下：
证据获取
：从本地数据库或互联网上获取支撑问题的证据。若本地数据
库存储有该问题的证据，则直接返回支撑问题的证据。否则，需要利用
搜索引擎（如百度、谷歌）从互联网上抓取与该问题相关的片段，并抽
取、整理出其中的正文作为该问题的支撑证据。
证据评分
：为评价不同证据对问题的支撑度，需建立一套证据评分机制。
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项目作者：杨尚川；项目地址：https://github.com/ysc/QuestionAnsweringSystem
问题输入
本地数据库
是否存在证据？
本地数据库
从互联网检索
并抽取问题的证据
支持证据
是
否
检索并返回问题的证据
添加<问题，证据>
证据评分
候选答案提取
候选答案评分 候选答案排序
TopN答案
及其置信度输出
预处理
提取问题模式
问题类型
模式集合
模式匹配得到
问题类别
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