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| 內容簡介： |
本书全面系统地介绍问答系统的基本技术及应用，不仅讨论受限领域的问答系统，而且讨论开放领域的问答系统。全书共13章，第1章为绪论，介绍问答系统的研究背景、意义、研究现状及分类，然后分为两个部分，分别介绍受限域问答系统和开放域问答系统。在受限域问答系统中，讨论面向常问问题库及面向本体的问答策略，并讨论推理机制在问答系统中的应用。在开放域问答系统中，讨论中文问题分类技术及关键词扩展技术，然后讨论大规模问答对库的建立、答案推荐的技术等。各章对理论的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。
本书可以作为高等学校自然语言处理和计算语言学等专业本科生和研究生自然语言处理的教材，也可以作为从事自然语言处理相关领域的研究人员和技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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张巍，山西职工医学院副教授，中国计算机学会会员，山西省计算机学会会员，《软件导刊》编委会编委。荣获2011-2012学年学校十佳教师；2014-2015学年学校十佳教师。主讲Web系统与技术、无线网络通信技术、计算机应用基础、Visual Basic程序设计、网络数据库等课程。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 中文问答系统研究1
1.1.1 研究背景1
1.1.2 研究意义2
1.2 问答系统国内外研究现状3
1.3 问答系统的分类4
第一部分 受限域问答系统
第2章 受限域问答系统及本体10
2.1 本书受限域问答系统研究内容10
2.2 本书第一部分结构11
2.3 本体语言简介12
2.3.1 本体的概念12
2.3.2 本体描述语言OWL12
2.4 “医院”领域本体的构建13
2.4.1 医学知识的特点13
2.4.2 利用Protégé构建“医院”领域本体14
2.5 实验及结果分析17
2.5.1 本体构建实验17
2.5.2 本体推理实验——阿莫西林与抗感染药推理过程19
2.5.3 实验结果分析19
第3章 面向FAQ库的问答策略23
3.1 问题库的建设23
3.2 基于常问问题集的问答策略分析25
3.2.1 索引表的建立25
3.2.2 句子相似度计算策略1—基于统计和语义的方法25
3.2.3 句子相似度计算策略2—基于依存句法和改进编辑距离的方法29
3.2.4 FAQ库的更新31
3.3 实验及结果分析32
3.3.1 实验评测标准32
3.3.2 实验结果及分析32
第4章 面向本体知识库的问答策略36
4.1 本体知识库问答模块概述36
4.2 问句浅层语义分析37
4.2.1 语义块定义规则37
4.2.2 问句向量41
4.2.3 语义块的判定42
4.2.4 语义块冲突的处理42
4.3 问句处理实验结果及分析43
4.4 本体查询模块答案的抽取44
4.5 实验及结果分析46
4.6 面向本体知识库的问答策略的不足与展望47
第5章 Jena推理及在问答系统中的应用48
5.1 推理机研究48
5.1.1 推理机的功能48
5.1.2 本体推理机48
5.2 Jena研究50
5.2.1 Jena及其结构50
5.2.2 Jena2推理机51
5.3 实验设计及实现52
5.3.1 Jena推理实验一52
5.3.2 Jena推理实验二54
5.3.3 实验结果分析55
第6章 SWRL及Jess推理在问答系统中的应用56
6.1 SWRL架构及表示方式56
6.2 基于本体的SWRL及Jess推理系统框架57
6.3 推理系统的实现框架58
6.4 推理过程58
6.4.1 SWRL规则的建立58
6.4.2 SWRL规则及OWL本体知识转换61
6.5 实验及结果分析61
6.5.1 在Protégé 3.4.1环境下的实验61
6.5.2 在MyEclipse环境下的实验63
6.5.3 实验结果分析65
第7章 城域医院问答检索系统的实现66
7.1 系统的构建意义66
7.2 系统设计原则66
7.3 系统总体结构66
7.4 系统实现与分析67
第二部分 开放域问答系统
第8章 开放域问答系统概述72
8.1 开放域问答系统的特点72
8.2 开放域问答系统的基本结构72
8.3 本书第二部分结构73
第9章 基于语义特征的中文问题分类方法75
9.1 知网简介75
9.2 问题的表示77
9.3 问题预处理和关键词提取78
9.4 问题分类特征的选取与表示79
9.4.1 问题疑问词的提取79
9.4.2 问题的核心关键词在《知网》中的主要义原的提取80
9.4.3 命名实体的提取84
9.4.4 单复数的提取84
9.4.5 问句分类特征的向量表示85
9.5 问题分类算法85
9.5.1 支持向量机85
9.5.2 KNN算法88
9.5.3 最大熵算法89
9.6 问题分类体系90
9.7 中文问题分类实验90
9.7.1 实验方案90
9.7.2 实验数据91
9.7.3 评价标准92
9.7.4 实验结果和实验分析92
第10章 基于同义词词林和知网的关键词扩展95
10.1 关键词扩展的意义95
10.2 信息检索中的同义词96
10.3 同义词词林及其扩展版97
10.4 基于知网的词语相似度计算98
10.5 利用《同义词词林》扩展，利用《知网》精简的关键词扩展99
10.6 实验结果及其讨论100
10.6.1 同义词扩展实验100
10.6.2 扩展查询实验101
第11章 答案源的获取方法研究102
11.1 网页采集102
11.2 网页去重106
11.2.1 网页的预处理106
11.2.2 网页去重的处理方法107
11.2.3 网页去重算法测评111
11.3 信息提取111
11.3.1 网页净化111
11.3.2 DOM树的概念112
11.3.3 模糊归类算法113
11.3.4 节点影响度因子114
11.3.5 算法综述114
11.3.6 实验设计与结果115
11.4 基于百度知道的问答对库的建立117
11.4.1 百度知道问答社区简介117
11.4.2 建立基于关系模式的问答对库119
第12章 基于大规模问答对库的答案推荐121
12.1 研究背景和研究现状121
12.2 问题相似度计算方法122
12.2.1 基于向量空间的TF-IDF句子相似度计算方法123
12.2.2 基于关键词语义的句子相似度计算方法123
12.2.3 基于语义依存的句子相似度计算方法124
12.3 实验过程及结果分析句子相似度计算的评价125
12.3.1 实验数据125
12.3.2 实验方法及结果125
第13章 基于相似问题推荐的问答系统原型127
13.1 基于相似问题推荐的问答系统技术路线127
13.2 基于相似问题推荐的问答系统原型结构图127
13.3 原型系统工作方式128
附录A 中文问题分类标准130
附录B 百度知道的分类体系132
附录C 知网与ICTCLAS词性标注方式比较133
附录D 哈尔滨工业大学的依存句法分析中的句法关系134
附录E 知网义原树的组成135
附录F 知网知识词典中特殊符号的含义136
参考文献137
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