基于自动生成知识库的智能问答系统设计

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北京工业大学，都柏林学院软件专业

图2 华为云网站页面样例图1 知识库自动生成流程图

图3 数据库描述词样例

标准问题：通过规则组合关键词生成

问题类型：通过问题分类得出

图5 文本相似度的检索模型运行流程

图6 实验算法结果

图4 推理机构建流程图

在问句分析中运用问题聚类。经统计，用户在提出问题很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。本文

智能控制问答题终极版

1-1 智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？答：六部分组成：执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。 1、执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。 2、传感器产生智能系统的输入，传感器用来监测外部环境和系统本身的状态。传感器向感知信息处理单元提供输入。 3、感知信息处理，将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比较。 4、认知主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理作出行动的决策，送至规划和控制部分。 5、通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系。 6、规划和控制是整个系统的核心，它根据给定的任务要求，反馈的信息，以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用。 1-2 智能控制系统的特点是什么？答：1、智能控制系统一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。 2、智能控制器具有分层信息处理和决策机构。 3、智能控制器具有非线性和变结构特点。 4、智能控制器具有多目标优化能力。 5、智能控制器能够在复杂环境下学习。从功能和行为上分析，智能控制系统应具备以下一条或几条功能特点： 1、自适应功能 2、自学习功能 3、自组织功能 4、自诊断功能 5、自修复功能 1-3 智能控制与传统控制相比较有什么不同？在什么场合下应该选用智能控制策略？答：（1）不同点：1、涉及的范围：智能控制的范围包括了传统控制的范围。有微分/差分方程描述的系统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值系统混合、数字和模拟系统混合）。2、控制的目标：智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的优化。因此，智能控制要考虑：故障诊断、系统重构、自组织、自学习能力、多重目标。3、系统的结构：控制对象和控制系统的结合。（2）在什么场合下应该选用智能控制策略。说法一：主要针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性和复杂性的系统。说法二：主要针对无法获得精确的数学模型、无法解决建模问题、假设条件与实际不相吻合的系统。2-11 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：（1）组成：输入量模糊化接口、知识库（数据库和规则库）、推理机、输出解模糊接口四部分。（2）功能：1、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标示符。2、知识库涉及应用领域和控制目标的相关知识，它由数据库和语言控制规则库组成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。3、推理机是模糊控制系统的核心，以模糊概念为基础，模糊控制信息可以通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取，并可以实现拟人决策过程。根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获取模糊输出。4、模糊决策接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。此精确控制作用必须进行逆定标，这一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换实现的。模糊控制器的结构组成和作用：一、模糊化接口测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程。二、知识库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。三、推理机根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解模糊关系方程，获得模糊输出。四、模糊判决接口起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模糊的控制作用。 2-12 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？答：（1）原则性步骤：1、定义输入输出变量2、定义所有变量的模糊化条件3、设计控制规则库4、设计模糊推理机构5、选择精确化策略的方法（2）常规设计方法：查表法。步骤：1、确定模糊控制器的输入输出变量2、确定各输入输出变化量的变化范围、量化等级和量化因子3、在各输入输出语言变量的量化域内定义模糊子集4、模糊控制规则确定5、求模糊控制表（3）注意的问题：1、在定义输入和输出变量时，要考虑到软件实现的限制，一般用于小于10个输入变量时，软件推理还能应付，但当输入变量的数目再增加时，就要考虑采用专用模糊逻辑推理集成芯片。 2、确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输出能够使系统输出响应的动静态特性达到最佳。补充1 模糊集合：定义实际上是将经典集合论中的特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。补充2 隶属度函数：模糊集合的特征函数，实质上反映的事物的渐变性。

知识图谱概述与应用

导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到

智能问答系统中命名实体识别问题研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a617346753.html, 智能问答系统中命名实体识别问题研究作者：费建军来源：《数字技术与应用》2017年第07期摘要：信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起，促进了问答系统的发展。问答系统是构架于信息抽取之上，其影响着知识库的结构和解析问句的方式。命名实体是信息抽取领域的一个子集。所以本文主要是针对实体识别模型进行研究，本文介绍了三中主流实体识别模型的，并将股票实体作为研究对象，最终采用了CRF（Conditional Random Field）条件随机场模型。在该模型基础上根据上下文和词性特征，提出了CC-CRF识别算法。利用CRF++训练得到能够识别代码和名称的CC-CRF实体识别模型。关键词：股票；命名实体识别；CRF模型中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）07-0093-04 命名实体通常指的是现实中独立存在的具体的或者抽象的事物[2]。如何使计算机能够理解自然语言是智能问答系统需要解决的一个关键问题。自然语言处理的研究范围包括词法分析、信息抽取、自动文摘等[1]。信息抽取领域中，命名实体识别作为重要分支[3]，其任务是标注语句中的实体，所以命名实体的识别有着非常关键的意义。作为文本的基本单位，它包含大量的语义信息，因此对命名实体进行识别可以保证最简单快捷的获得文本信息。他存在的价值就是标注语句中的实体，实体的识别对正确解析自然语言有着极其重要的作用。识别的实体领域一般为人名、机构名、地名以及专有名词等。在实际研究中，还需要根据具体要求来确定。本文中，要识别的实体为股票名称与股票代码[4]。命名实体识别在问句处理和知识库的构建方面发挥着关键性的作用。命名实体识别的方法主要有：基于规则和词典的方法、基于统计的方法和二者混合的方法[5]。本文介绍了四种命名实体识别模型（基于规则和词典的方法、隐马尔科模型、最大熵模型、条件随机场模型）以及每种模型的优缺点。在经过对比并且结合股票命名实体的特点，选择条件随机场作为投资领域命名实体的模型。并在此基础上提出了引入了上下文特征和词性特征的CC-CRF识别算法。使用该模型对语料训练得到CC-CRF模型，并对模型的识别效果进行测试。 1 相关工作与常规实体识别模型 1.1 基于规则和词典的方法

知识与知识库系统

知识管理与知识库系统 1.知识管理随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有创造性思维的能力，即智能。这意味着计算机信息社会进入了一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统拥有更多的智能。作为一种管理行为，知识管理历史悠久。知识经济将是继农业经济和工业经济以后的又一种新的社会经济形态。知识不仅是与传统生产要素并列的一种资源，而且是当今唯一有意义的特殊资源，知识首次以一种无形的形式作为经济基础出现在人类发展的进程中。 1.1 知识管理的发展

知识作为一种组织资产的重要性在80年代中期已经被人们意识到知识管理一词正式出现于1989年，这一年为了给知识管理工作提供相应的技术支持，美国一家公司联合会实行了一项管理资产的实验项目，与知识管理相关的一些文章开始出现于一些知名杂志，如《斯隆管理评论》、《哈佛商业评论》、《组织科学》等 1991年野中郁次郎和组内广隆出版了名著《知识创造型公司：日本公司如何建立创新动力机制》标志着知识管理的产生。 1.2 知识经济时代企业的核心竞争力 IDC研究报告显示，员工做的90%的所谓创新工作都是重复的，因为这些知识已经存在。另一份报告显示，员工的1/3时间用在了寻找某些他们永远没有找到的信息上。有72%的员工认为自己所在的企业没有把公司不同地方的知识很好的相互复用，也没有实现知识的整合，形成了“知识孤岛”。

由此看来，如何优化流程将员工宝贵的工作时间能够直接运用于协作顾客或解决问题的创造价值的活动上，对营造企业竞争优势非常重要。 1.3 知识管理的定义知识管理就是运用信息化技术手段将人与知识充分结合，并且创造知识分享的文化，以加速员工学习、创造及应用知识，提升组织的核心能力，核心为人、组织和技术，简称HOT 。 1.4 为什么需要知识管理 1）外部环境压力 ●全球化、快速化、动态化的激烈市场竞争压力 ●知识成为21世纪的主要经济资源 2）竞争与生存的需求 ●知识利用可以产生竞争上的差异化，并使竞争对手难以模仿 ●知识会影响企业机会把握、响应速度和产品上市时间等最重要的企业生存能力 3）知识的经济价值性 1.5 知识管理的实现方法 1）知识管理理念、方法的导入

知识图谱概述及应用

导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

基于知识库的智能客服机器人问答系统设计

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2098-2104 Published Online November 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/10.12677/csa.2019.911235 Design of Question Answering System of Intelligent Customer Service Robot Based on Knowledge Base Jie Lu, Shaobo Li The Mechanical Engineering College, Guizhou University, Guiyang Guizhou Received: Nov. 1st, 2019; accepted: Nov. 14th, 2019; published: Nov. 21st, 2019 Abstract Firstly, this paper analyzes the current situation of intelligent customer service robot, summarizes the characteristics of information retrieval, database query and Q&A system. It also compares the question answering system based on Web information retrieval, the question answering system based on knowledge base and the community question answering system. Secondly,it decomposes the knowledge base management and relationship architecture of Q&A system, and puts forward the specific learning process and implementation framework. Finally, the weather query applica-tion scenario is simulated. The results show that the question answering system of intelligent customer service robot based on knowledge has good practical application effect. Keywords Question Answering, Knowledge Base, Natural Language Processing, Resource Description Framework 基于知识库的智能客服机器人问答系统设计陆婕，李少波贵州大学机械工程学院，贵州贵阳收稿日期：2019年11月1日；录用日期：2019年11月14日；发布日期：2019年11月21日摘要本文首先对智能客服机器人现状进行分析，总结了基于任务处理模式的信息检索、数据库查询、问答系

电子运维知识库管理系统建设方案

1. 概述 1.1. 建设背景现湖南E-OMS 系统已初步形成了面向日常运维事务、对日常运维工作进行监督和管理的具有湖南移动自身特色的电子化运维的平台性系统，成为湖南移动网络部日常工作、网络维护不可或缺的系统。随着E-OMS系统的完善，电子化运维的使用人员对资源的优化，使用的方便程度提出了越来越高的要求，迫切需要建设一套电子运维知识库系统，来提高运维工作效率，以便于日常工作管理。 1.2. 建设原则按照集团公司的规划，知识库系统采用独立部署，统一建设的原则，达到应用统一和信息共享的目的。由于客服目前已经依据集团规划，建设了一套知识库系统，因此不允许再进行重复性的建设。 1.3. 建设内容根据前面所述的系统的建设背景及原则，我们提出：依托客服现有的知识库系统，建设电子运维知识库管理系统。通过对现有客服知识库系统的改造来满足电子运维对知识库的需求，同时也大大降低了成本，加快了建设的速度。总体建设方式如下： 1、在现有知识库中新增电子运维专用数据节点，同时分配给电子运维专用的账号及权限，以便进行管理。 2、通过对现有知识库系统知识搜索功能的改造，增强现有知识库的搜索引擎功能。 3、在现有知识库系统上，增加新的业务接口，满足电子运维对知识库的需求。

在线答题系统的设计与实现

在线答题系统的设计与实现摘要本次的课题在线答题系统，是互联网+在教育领域的现实应用，由于网络和通讯技术的飞速发展，校园网的建立成为炙手可热的项目，各类高校都在努力建立和完善自己的校园网络，很多学校的网络教学网站是在校园网的基础上演变的，教育教学活动利用网络教学网站有效开展。是教育教学改革与发展的重要组成部分。通过在线答题系统的建设，可以有效地促进教育观和人才观的转变、师资队伍建设、教材与自学指导书建设、教学手段现代化的建设，同时精品课程建设、评审、验收的过程就是同类学校教育教学质量进行横向比较的过程，从而给各级教育行政主管部门如何做好管理指明了方向。本系统的开发技术是https://www.360docs.net/doc/a617346753.html, 2.0,开发环境是Microsoft Visual Studio 2005，开发语言是C#，使用的数据库是SQL Server Management Studio Express。正是当下主流的的开发技术路线。运用这些技术一方面能体现开发者的基本素质水平，不会难于操作，又是能力的很好的体现。另一方面，在当下很多公司开发者也运用这些基本语言开发很多的项目，对于毕业设计来讲会多一些技术参考和技术引导，对于项目的稳定性很有帮助，开发出来的设计能更好的融入市场。关键词：https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,，SQL2005 ，互联网+，B/S架构，在线答题系统 Abstract The topic of this online answering system, is the practical application of Internet plus education..Because of the rapid development of network and communication technology, all kinds of schools at all levels to establish campus network enthusiasm, universities and schools are working hard to build and improve their campus network, many schools began to build the network teaching website in the campus network based on the network teaching website and actively carry out education and teaching activities.Is an important part of education reform and development. Through the construction of online answering system, can effectively promote the education view and talent view transformation, the building of the contingent of teachers, teaching and self-study guide book building, the modernization of teaching means of construction, also excellent course construction, review, approval process is similar schools teach quality process of horizontal comparison, thus to the educational

知识库系统

企业知识管理系统产品白皮书
2009.5
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目录
概述
知识库系统
系统简介
系统规划
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随着企业组织机构和人员的增加，以及业务领域的拓展，使得随之产生的大量文档、业务数据等知识元素，分散的沉淀在各个系统之中
越来越多的知识停留在纸质的沉淀和分散在各个系统中，知识搜索和共享非常困难
知识分散度
前端客户服务人员无知识库系统支撑，业务营销和服务解释口径不统一
人员数量
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面对呈几何级数增长的大量电子数据信息，企业往往容易走入误区，利用搜索引擎技术，为企业提供信息查询，满足企业内部的信息检索
我们应该更多考虑，如何调整散布在各处的知识片段，如何将知识与人进行自动关联，如何打破人与人之间的沟通界限，形成具有企业自身业务需求特点的知识平台
搜索引擎
知识平台
Page 4
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育儿知识问答集

育儿专题知识库一、各阶段宝宝的生理特征和护理事项 1: 新生儿的各项生理数据 2: 1个月宝宝身体特征；护理注意事项3: 2个月宝宝生理特征；护理注意事项4: 3个月宝宝生理特征；护理注意事项5: 4个月宝宝生理特征；护理注意事项6: 5个月宝宝生理特征；护理注意事项7: 6个月宝宝生理特征；注意事项 8: 7个月宝宝生理特征；护理注意事项：9: 8个月宝宝身体特征；护理注意事项10: 9个月宝宝身体特征；护理注意事项11: 10个月宝宝生理特征；护理注意事项12: 11个月宝宝身体特征；护理注意事项13: 12个月宝宝身体特征；护理注意事项14: 1-3岁宝宝身体特征；注意事项 15: 3-6岁宝宝生理特征；注意事项二、新生儿相关的知识 16: 新生儿易发哪些疾病 17: 新生儿期应做的特殊护理18: 如何鉴别新生儿呕吐 19: 新生儿的睡眠姿势忌固定不变20: 新生儿神经精神发育 21: 新生儿正确的睡姿是什么22: 新生儿身体,生理发育特点 23: 新生儿如何保暖；如何穿着和包裹新生儿 24: 新生儿的居室条件 25: 新生儿如何清洁皮肤；脐带的护理 26: 新生儿特殊的生理现象 27: 新生儿眼屎多的４种原因 28: 新生儿惊跳的原因 29: 新生儿常见的一些生理现象溢乳三、宝宝打嗝吐奶的处理 29：宝宝的改善措施 30：宝宝溢奶、吐奶的原因和改善措施 31：吐奶处理方式四、宝宝腹泻 1

32：轮状病毒的症状、感染和预防途径33：宝宝拉肚子的原因 34 ：肠炎的病因及防治35: 婴儿腹泻时的饮食安排 36：乳糖不耐受： 37: 乳糖不耐症和牛奶过敏的区别牛奶过敏五、宝宝的大便 38：大便奶油状（奶瓣） 39：宝宝的大便有时黄，时绿的原因40: 母乳喂养和人工喂养的大便颜色41: 小儿不正常的大便42：宝宝断奶转喝奶粉，最近发现宝宝的大便干硬，是否与奶粉有关，应该如何处理 43: 宝宝大便干硬怎么办 44: 便秘的原因和改善措施六、宝宝湿疹及奶癣问题 45：宝宝对牛奶过敏的原因 46：宝宝湿疹的护理 47: 婴儿患奶癣还能吃奶吗 48: 湿疹与痱子的区别 49: 宝宝尿布疹的表现和护理七、关于宝宝钙的问题 50: 母乳可以喂到什么时候如何正确的给宝宝补充维生素 51：宝宝如何补钙 52: 儿童补钙过量危害大53: 含钙量较多的辅食有哪些54: 佝偻病的防治 55: 骨头汤能补钙吗？ 56: 鱼肝油中毒八、关于宝宝牙的问题 57: 婴儿出牙表现及护理 58：宝宝几时开始出牙，出牙的注意事项59: 乳牙（牙齿）的保健60: 出牙晚不一定是钙“出错 61: 宝宝夜间磨牙的原因 2

从问答系统看知识智能

问答系统发展历程问答系统的研究经历了几个阶段。从20世纪50~60年代开始，人工智能科学家就致力于研究基于知识推理的问答系统，其特点是：专家建立知识库，答案或者从知识库中检索得到，或者在知识库上经过推理得到。推理主要是基于专家制定的启发式规则进行。代表性系统是美国麻省理工学院开发的数学符号运算系统MACSYMA[1]。基于知识推理的问答系统具有性能良好、回答准确、具有推理能力等优点。但是这种方法也有明显的缺点：人工构建知识库非常困难，知识库规模和领域有限，如果问题超出了知识库的范围，则系统性能会很差。 20世纪90年代，随着互联网技术的发展，网络信息日益丰富，搜索引擎为信息获取提供了极大的便利，但却无法清楚地表达人们的意图，而且其返回的是网页，并不是确切的答案，因此不能很好地满足人们的信息需求。为了弥补搜索引擎的不足，研究人员提出了问答式检索系统，如麻省理工学院开发的Start1、Umass开发的QuASM2和微软公司开发的Encarta3。这类系统的主要特点是：利用信息检索以及浅层自然语言处理技术从大规模文本库或者网页库中抽取出答案。与基于知识推理的问答系统相比，问答式检索系统不受知识库规模和领域的限制，更加接近真实的应用需求；与传统的搜索引擎相比，问答式检索系统接受的是自然语言形式的提问，对用户意图的把握更加准确，呈现给用户的答案也更加准确。但是目前，问答式检索系统仅能处理有限类型的简单问题，如事实性的问题、定义性的问题等。而且，由于只用到检索技术和一些浅层的自然语言处理技术，问答图灵测试让计算机具有人的智能，一直是科学家追求的目标。1950年，阿兰·图灵(A. M. Turing)提出“图灵测试”：让一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列问答；如果在相当长的时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这台计算机具有相当于人的智力，即这台计算机是能思维的。自此，问答系统成为判断计算机是否具有智能（特别是语言智能）的理想模型。美国认知心理学家奥尔森(G. M. Olson)认为，判别计算机是否理解自然语言的四个标准是：问答系统(question answer-ing)、文摘(summari z ation)、复述(paraphrase)和机器翻译(machine translation)。计算机只要达到四个标准之一，就认为它理解了自然语言。赵　军中国科学院自动化研究所从问答系统看知识智能关键词：问答系统　知识智能 1 https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/。 2 https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/IRLab/11-743s04/。 3 https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/。

问答系统的设计与实现

1目录引言 (3) 第一章研究背景 (4) 1.1问答系统研究背景 (4) 1.2传统的问答系统的不足 (4) 1.3问答系统研究现状 (4) 1.4问答系统的类型区分 (5) 1.5问题的类型进行区分 (6) 1.6中文问答系统研究 (6) 1.7相关评测 (7) 第二章系统分析 (8) 2.1市场调查 (8) 2.2问答系统的问题分析 (8) 2.3问题分类 (8) 2.4问题相似性判定 (9) 2.5关键词扩展 (10) 第三章数据库设计 (12) 3.1数据库的需求分析 (12) 3.2数据库表结构设计 (12) 3.3E-R模型 (14) 第四章系统详细设计与实现 (17) 4.1系统工作原理介绍 (17) 4.2系统数据流图 (18) 4.3系统的实现算法 (18) 4.4注册模块的设计与实现 (21)

4.5注册模块的设计与实现 (33) 4.6 系统首页的设计与实现 (36) 4.7用户提问模块的设计与实现 (39) 4.8问题显示模块的设计与实现 (42) 4.9问题回答模块的登录与实现 (44) 4.10后台管理模块的设计与实现 (45) 第五章系统测试 (47) 第六章总结 (48) 致谢 (49) 参考文献 (50)

引言问答系统的设计目标是用简治、准确的答案回答用户用自然语言提出的问题。在人工智能和自然语言处理领域，问答系统都有着较长的历史。1950年英国数学家图灵(A．M．Turin8)在论文“Computing Machinery and Intelligence”中形象地指出了什么是人工智能，以及机器应该达到的智能标准。也就是通过自然语言问答的方式，判断机器是否具有智能。20世纪70年代随着自然语言理解技术的发展，出现了第一个实现用普通英语与计算机对话的人机接口LUNAR，该系统是伍德(W．Woods)于1972年开发用来协助地质学家查找、比较和评价阿波罗一号飞船带回的月球岩石和土壤标本的化学分析数据的系统。本文将简要介绍国内外问答系统研究的进展情况。并且针对问答系统中的一个难点以及实现方法进行了讨论。并给出如何识别用户搜索关键字的方法。

智能问答系统调研

中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 (1) 1 问答系统的价值体现 (3) 1.1市场应用价值 (3) 1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3) 1.3 总结 (3) 2 问答系统的市场应用情况 (3) 3 问答系统整体框架 (5) 3.1 问答实现流程 (5) 3.2问句分析模块 (6) 3.2.1中文分词 (6) 3.2.2关键词提取 (9) 3.2.3关键词扩展 (10) 3.2.4实体识别 (11) 3.2.5问句分类 (12) 3.3 信息检索模块 (13) 3.3.1模式匹配 (13) 3.3.2答案检索 (13) 3.3.3知识图谱 (16) 3.4答案抽取模块 (21)

3.4.1基于规则的方法 (21) 3.4.2基于统计的方法 (22) 4 问答系统的应用场景 (23) 4.1 任务型 (23) 4.2 问答型 (24) 4.3 语聊型 (24) 5 调研总结 (30)

1 问答系统的价值体现 1.1市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。 1.2 产品技术价值 1、搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。两方面的误差造成检索结果很差。检索结果不够简洁。冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。缺乏对用户问句的语义理解。只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。 2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进 1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。 2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。 3）问答系统能分析用户意图，提供给用户真正有用、准确的信息。 1.3 总结无论是在日常生活中查阅资料，还是在科学研究、商业金融等领域的应用，都有智能问答的参与，所以智能问答的发展与管理将是人们不可忽视的研究方向。 2 问答系统的市场应用情况按照市场应用情况可分为五类:在线客服，娱乐机器人，教育聊天机器人，个人助理和智能问答. (1) 在线客服

在线答题系统需求分析

在线考试答题系统需求分析在线考试系统的功能要求在线考试系统的总目标是：在当前网络环境下，数据库和先进的开发平台上，利用现有的软件，配置一定的硬件，开发一个具有开放体系结构的、易扩充的、易维护的、具有良好人机交互界面的在线考试系统，实现企业或者是学校考试的无纸化，为企业或者学校选拔人才提高更方便，更有效的途径。根据可行性研究的结果和用户的要求，分析现有情况及问题，采用brower/Server 结构，将在线考试系统分成了一下功能模块。本系统的用户可分为管理员和普通用户（考生）两类。本系统共分成两个界面：一个界面用于管理员登录，主要负责进行基本资料、题库、试卷、成绩的管理以及查询等；另外一个界面用于普通用户（考生）登录、注册。主要负责在线考试、查询以往考试成绩留言和在线交流等。从总体上考虑，系统应该实现下列功能：对管理员来说，包括试卷管理、题库管理、阅卷管理、成绩管理。 1、试卷管理：管理员可以从课程，各种题型的数量等方面对某份试卷提出一定的要求生成试卷规则。同时，管理员还可以对库中已有的试卷进行修改和删除，添加新试卷等。 2、题库管理：管理员可以对题库中的试题进行三种基本操作：添加新的考题、删除旧有考题、修改原有考题，其中试题类型包括客观题（32。，填空、选择、判断、简答）和主观题；对于每种类型的试题，教师可以设置题干、答案等属性。 3、阅卷管理：对于客观题，系统应该可以自动阅卷评分，对于主观题，应该进行人工打分，进而让系统自动统计总成绩。 4、成绩管理：管理员可以查看考生的考试成绩，并针对不同的课程进行成绩统计，包括考试人数、最高分、最低分、平均分以及各分数段得分人数等。 4、学生管理：管理员可以对用户的资料进行查询、删除。对普通用户来说，包括在线考试（包括模拟考试和正式考试）、查询以往考试成绩、留言和在线交流等。

知识图谱概述及应用

导读:知识图谱(Knowledge Graph) 就是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界与工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度与搜狗分别推出”知心“与”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融, 知识图谱可以有哪方面的应用呢？目录: 1、什么就是知识图谱？ 2、知识图谱的表示 3、知识图谱的存储 4、应用 5、挑战 6、结语 1、什么就是知识图谱？知识图谱本质上就是语义网络,就是一种基于图的数据结构,由节点(Point)与边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱就是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱这个概念最早由Google提出,主要就是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。另外,对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“,Google 能准确返回她的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。

知识库分类标准与采集标准

知识库分类标准与采集标准一、主要分类现知识库分为政策法规、问题解答、办事指南、业务专题、表证单书、相关法规、通知公告、通讯录、学习园地九大库，用于存放不同性质的知识。 1.政策法规：存放人力资源与社会保障相关的政策法规。 2.问题解答：存放广大群众关心的关于人力资源与社会保障相关的问题。 3.办事指南：存放关于人力资源和社会保障相关的办事流程。 4.业务专题：存放人力资源和社会保障中综合性的问题。 5.表证单书：存放广大群众办理人力资源和社会保障事宜时涉及的相关表格与证书。 6.相关法规：存放相关的国家法规。 7.通知公告：存放紧急的内部通知，而这些通知的内容会影响到12333坐席给广大群众做电话解答时的对外的口径。 8.通讯录：存放人力资源和社会保障相关单位对外的公开联系电话。 9.学习园地：存放相关的学习资料，但这些资料不在知识库检索应用中进行展现。二、各类型知识采集具体要求（一）问题解答 1．内容规范说明（1）资料简码：由系统自动生成（2）所属类别：根据目录树选择该问题的所属类别，同一问题适用多个类别时，应同时选择（3）更新日期：由系统自动生成（4）失效日期：添加该问题失效的时间（初始采集时不涉及该字

段）（5）适用范围：选择该问题的适用范围，包括国家、省级、设区市、区县（6）地区：选择该问题的适用地区，根据行政区域进行选择（中华人民共和国、某省、某市、某县）（7）人员类别：选择该问题的适用对象（8）行业类型：选择该问题的适用对象，根据系统中列表进行选择（9）信息公开选项：选择主动公开、依申请公开和不予公开（10）是否有效：选择有效、无效（初始采集时均为有效）（11）人事劳动选择：选择该问题的适用范围，人事、劳动或通用（12）创建人：系统自动生成（13）标题：添加具体问题。（14）内容：添加解答内容。（15）相关链接：可在系统中将与该问题相关的问题解答库其他内容，及办事指南、表证单书、政策法规等内容进行关联处理，在查看该条问题记录时，可一并显示其关联内容。（16）关键字：添加该问题涉及的关键字，系统可自动抽取关键字供录入者参考，尽量选取与标题接近的关键字。（17）权重参数：在进行检索时，权重较大的问题会优先被显示，参数可在1-10之间选择。（初始采集不需要进行选择）（18）附件上传：对涉及到应当添加附件的，可以上传单个文件不大于10M的附件。 2．范例：

知识图谱和问答系统

知识图谱和问答系统一、引子在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。详见博文： https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/blog-362400-436555.html 下一个姐妹篇《立委科普：自动回答How 与Why 的问题》。这篇文章详细谈谈问答系统中的How类型问题和Why类型问题。这篇已经太长，收住吧。希望读者您不觉得太枯燥，如果有所收获，则幸甚。谢谢您的阅览。 How 类型的问题搜寻的是解决方案，其实也不好回答，同一个问题往往有多种解决档案，譬如治疗一个疾病，可以用各类药品，也可以用其他疗法。因此，比较完美地回答这个How 类型的问题也就成为问答系统研究中公认的难题之一。Why 类型的问题是要寻找一个现象的缘由或动机。这些原因有些是显性表达，更多的则是隐性表达，而且几乎所有的原因都不是用几个简单的词或短语就可以表达清楚的，找到这些答案，并以合适的方式整合给用户，自然是一个很大的难题。

第三篇文章《立委科普：从产业角度说说NLP这个行当》，这是几年前吹的牛皮。详见李维的博文： https://www.360docs.net/doc/a617346753.html,/blog-362400-434811.html。由于也很相关，所以也放在这里。NLP技术的工业可行性我认为已经完全被证明了，虽然很多人也许还没有意识到。证明的实例表现在我们解决了三个信息搜索的难题：搜索How类型问题的难题；搜索Why类型问题的难题；对客户反馈情报及其动机的抽取（譬如客户对一个产品的好恶）。前两个问题是问答搜索业界公认的最难类型的题目，第三个题目涉及的是语言现象中较难把握的主观性语言（subjective language），并非NLP中通常面对的客观性语言（objective language）。这类从文本中提取主观性语言的技术，即情感提取（sentiment extraction）成为语言处理最难的课题之一。从问答系统角度来看，回答Who、When、Where等实体事实型（entity factoid）问题比较简单，技术相对成熟，最突出的表现就是IBM的问答系统赢得美国家喻户晓的电视智力竞赛Jeopardy的冠军。Jeopardy的大多数问题是属于实体事实类的问题，而这类问题的处理技术相对成熟。电脑打败了人脑，详见COMPUTER CRUSHES HUMAN 'JEOPARDY!' CHAMPS。具体细节就不谈了，以后有机会再论。总之，这