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改进的语句相似度算法在问答系统中的应用研究

王冬娇  
【摘要】:问答系统因其能够准确、直接地回答用户问题,正逐渐成为学者们研究的重点和热点。在各类问答系统中,决定问答准确率的关键是如何找寻相似语句,于是对语句相似度算法的研究就成为了一项非常基础而重要的工作。 本文对现有的中文语句相似度算法进行了深入地研究和分析,总结了各种现有算法的优点与不足。针对现有中文语句相似度算法中普遍存在的统计信息与语义信息分离、权重计算过于简单等不足,提出了一种改进的基于向量空间模型的语句相似度算法,改进算法在性能上比传统算法有很大提高。该算法尝试将传统的基于向量空间模型的语句相似度算法和基于语义的语句相似度算法动态融合来求解中文语句相似度问题,首先根据《哈工大同义词词林扩展版》对词语进行词义消歧和词义标注,抽取其中词义相同或相近的词语进行概念抽象,将得到的概念作为基本意义单位和统计单位;其次在概念权重计算时,不仅考虑到原有的TF-IDF权重,也将专业概念和普通概念的权重进行了区别,加入了专业权重。 最后,以医疗保健领域的自动问答系统为实例,将改进的语句相似度算法应用其中,评估分析了改进算法的计算效率和准确率,结果显示改进的语句相似度算法的计算效率和准确率都较传统算法有了较大提高。该语句相似度算法的研究及其成果对于各个领域的自动问答系统,都具有很好的实用价值和应用前景。


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