智能答疑系统中的领域本体语句相似度算法研究

"基于领域本体的语句相似度研究 (2009年)"，这篇论文探讨了在智能答疑系统中如何利用领域本体来计算语句的相似度，这是构建有效问答系统的关键技术。文章指出，由于智能答疑系统通常针对特定领域，因此构建领域本体有助于理解词汇的语义关系。通过本体语义树，可以计算词汇之间的相似度，进而推算出整个语句的语义相似度。论文还设计并实施了一个实验模型，以验证所提出的语句相似度计算算法的效用。 在智能答疑系统中，语句相似度计算扮演着核心角色，它涉及到自然语言处理和人工智能领域。当用户提出问题时，系统需要能够理解问题的含义，并找到最相关的答案。领域本体是一种形式化的知识表示方法，它定义了领域内的概念、属性和关系，有助于计算机理解词汇的深层含义。本体中的语义树结构则将词汇组织成层次结构，便于比较不同词汇的相似性。 论文提出的算法基于词汇相似度（Word Similarity）和向量空间模型（Vector Space Model, VSM）。在VSM中，每个词被表示为一个向量，向量的维度对应于词汇表中的词汇，值则反映了词在语境中的重要程度。通过计算两个向量的余弦相似度，可以量化两个词的相似性。将这种思想扩展到语句层面，论文可能采用了某种方法整合词汇的相似度，以得出整个句子的相似度。 实验模型的设计和实施是为了验证该算法的实际效果。这通常包括创建一组测试数据，这些数据包含不同的问题和答案，以及人工标注的相似度评分。通过对比算法计算出的相似度与人工评分，可以评估算法的准确性。如果实验结果表明，算法的输出与人工判断高度一致，那么可以认为该算法在实际应用中是有效的。 这篇论文为智能答疑系统的开发提供了一种新的语句相似度计算方法，它结合了领域本体和词汇相似度计算，有望提高问答匹配的准确性和效率。这种方法对于提升远程教育的质量，缩小与传统教学模式的差距，具有重要的实践意义。