智能问答服务组合：基于RGPS的需求驱动方法

"这篇论文探讨了如何利用Web服务组合技术构建智能问答系统，以解决现有系统对于复杂个性化问题处理的局限性。论文作者是曾承，他是一名在跨媒体、服务计算、信息检索和数据库等领域有研究的博士、副教授。文章提出了一种基于需求元描述框架RGPS的方法，通过需求识别、分析和验证，将用户的问题转化为问答服务需求，并通过动态挖掘互联网上的软件服务构建服务管理库。结合服务关系网络的服务消息组合理念，最终形成能够应对复杂问题的智能问答服务。论文还构建了一个面向交通领域的原型系统Uniponse，证明了这种方法的有效性和可行性。关键词包括Web服务、RGPS、智能问答系统（IQAS）以及本体。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **Web服务组合**：论文主要讨论了如何利用Web服务组合技术来构建智能问答系统，这涉及到服务发现、选择、集成和服务执行等多个环节，目的是为了提供更强大和灵活的回答能力。 2. **需求元描述框架RGPS**：RGPS（Requirement Generating and Propagation Structure）是一种需求管理和转换的框架，它在文中被用来识别和分析用户的个性化问题，将其转化为可以由服务满足的需求描述。 3. **需求识别、分析和验证**：这是RGPS框架中的关键步骤，通过这些步骤，系统能够理解用户提问的复杂性和个性化，确保生成的服务组合能够准确地回答这些问题。 4. **服务管理库**：通过动态挖掘Internet上的软件服务，建立服务管理库，为服务组合提供了丰富的资源，使得系统能够根据需求找到合适的组件服务。 5. **服务关系网络和服务消息组合**：这一概念涉及服务之间的交互和协同，通过构建服务关系网络，可以理解服务之间的逻辑关系，从而实现服务的高效组合。 6. **智能问答系统（IQAS）**：IQAS是论文关注的焦点，它不仅需要回答简单的问题，还需要处理复杂的、个性化的查询，这要求系统具备高度的智能化和自适应性。 7. **原型系统Uniponse**：作为论文的实证部分，Uniponse是一个面向交通领域的智能问答系统原型，它的成功运行证明了所提出方法的实用性和有效性。 8. **本体**：在智能问答系统中，本体通常用于知识表示和推理，帮助系统理解问题的语义并找到最相关的答案。 通过以上知识点，我们可以看出，这篇论文为解决复杂问题的智能问答系统设计提供了一种新的思路，即利用Web服务组合技术，并结合需求分析框架，以实现对用户个性化问题的高效解答。