论文部分内容阅读
随着互联网的迅速发展，网络问答系统成为一种具有应用前景的远程教育模式。目前国内多数教育问答系统对用户提出问句的理解仍然局限在关键词匹配的模式，反映了实用性和智能性的不足。而特定课程领域问答中的问句通常涉及对领域专业关键词语义理解，系统实现相对复杂。 针对上述问题，本文提出了基于本体的开放式网络化学习问答系统模型，将领域本体引入问答系统中，并以此为基础构建课程的知识结构体系，利用领域本体中的概念以及概念之间的关系来提取以及扩展用户问句语义，有效提高用户提问与FAQ库问句的匹配率。同时，当FAQ库中的问句与用户提问语义相差较大时，系统能够通过Web搜索并提取答案返回给用户。 本文的主要工作包括： 1)分析问答系统中领域本体的特点，并且在手工构建的数据库领域本体的基础上提出网络化学习问答系统模型。 2)研究影响概念语义相似度的因素，提出基于本体的概念间语义相似度计算算法CSSC算法，用于分析用户提问中包含的语义；同时提出问旬相似度计算算法QSC算法，利用该算法匹配用户提问与FAQ库中的问句。 3)研究基于Web获取问句答案过程中的网页信息抽取技术与答案抽取技术，提出段落检索算法PR算法用于计算用户提问与网页正文中的段落的相关度，根据相关度排序返回部分段落作为用户提问的答案。 4)在上述研究的基础上，设计了基于本体的开放式网络化学习问答系统--SwiftQAS，最终实现SwiftQAS原型系统并进行了必要的实验分析，实验结果证明本文提出的SwiftQAS系统能返回给用户兼具准确性与有效性的答案。