基于深度学习的中文知识图谱智能问答系统

"本文介绍了一种基于中文知识图谱的智能问答系统的设计与实现，该系统利用词嵌入、Bi-LSTM和注意力机制等深度学习技术来提高实体识别和属性链接的准确性，从而提升问答效果。" 随着人工智能的飞速发展，智能问答系统已经成为解决信息过载问题的有效手段。传统的搜索引擎往往返回大量信息，用户需花费大量精力筛选。智能问答系统通过理解用户的自然语言提问，直接提供精确答案，大大提高了信息获取效率。知识图谱作为高质量的知识源，为智能问答系统提供了坚实的基础。 本文的主要贡献包括以下几点： 1. **词嵌入技术**：为了解决传统方法在语义表示上的局限，采用了词嵌入技术来提取问句的语义特征，这些特征作为后续实体识别和属性链接模型的输入，增强了模型理解语义的能力。 2. **Bi-LSTM模型**：针对问句中的多样性和歧义，本文引入双向长短期记忆模型（Bi-LSTM）。Bi-LSTM能够从两个方向捕获词语序列信息，有效地识别多词一意等歧义情况，提升了实体识别的准确性。 3. **注意力机制**：在卷积神经网络（CNN）模型中应用注意力机制，使得模型能更好地捕捉词语间的语义关联，尤其在深层次特征提取上表现出色。 实验结果显示，这些技术的融合显著提高了智能问答系统的性能。在实体识别中，Bi-LSTM的引入提高了识别精度；在属性链接中，注意力机制的使用使得答案的定位更为准确。系统在公开数据集上的验证进一步证明了这些算法的有效性。 此外，本系统在实际环境中的测试表明，它具备良好的稳定性和实用性，能够实时响应用户的自然语言提问，提供了高效且准确的答案服务。这些成果不仅验证了所设计算法的可行性，也为未来智能问答系统的研究和发展提供了有价值的参考。 关键词：智能问答，知识图谱，深度学习，实体识别，属性链接 本文结构包括绪论、智能问答系统算法设计、系统设计与实现、总结与展望以及参考文献和致谢等内容，全面阐述了基于中文知识图谱的智能问答系统开发的全过程。