构建与答案抽取：基于本体的问答系统知识库研究

"这篇论文详细探讨了如何构建基于本体的受限领域问答系统知识库以及如何进行答案抽取。作者陶利强、樊孝忠等人以一个不孕不育医院的案例为背景，阐述了使用OWL语言描述领域知识来构建知识库的方法，强调了本体在知识组织、维护和共享中的优势。在答案抽取方面，他们结合了基于规则的推理和信息检索，以提高准确率和召回率。论文还介绍了自动问答系统相对于传统搜索引擎的优势，以及本体在受限领域问答中的重要性。系统结构包括知识库、问句预处理、问题分析和答案抽取四个模块。" 本文的研究重点是自动问答系统，尤其是针对特定领域的问答。在当前互联网环境中，虽然搜索引擎能提供大量相关网页，但往往无法直接给出用户寻求的确切答案。自动问答系统旨在解决这一问题，通过理解用户的问题，直接返回精确答案，提升了用户体验。 本体在这一系统中的作用不可忽视。本体作为一种哲学概念，在人工智能领域被广泛应用，尤其在构建知识库时，它可以更清晰地表示知识间的内在联系，优化知识结构，降低存储冗余，便于语义理解和答案抽取。论文中提到，采用了OWL（Web Ontology Language）来描述领域知识，这使得知识库更易于管理和共享。 在答案抽取方面，研究者采用了混合方法，结合了基于规则的推理和信息检索技术。这种结合方式旨在充分利用两种方法的优点，提高答案抽取的准确性与召回率。通过实验，这种方法显示出了提升性能的效果。 系统架构方面，由知识库、问句预处理、问题分析和答案抽取四个主要部分组成。知识库是系统的基础，预处理模块对用户输入的问句进行处理，问题分析模块负责理解问题的含义，而答案抽取模块则根据分析结果在知识库中寻找答案。 这篇论文深入研究了基于本体的受限领域问答系统，为构建高效、准确的问答系统提供了理论基础和技术路线。通过对实验结果的分析，作者指出了系统的优点和待改进的地方，为未来的研究方向提供了参考。