文档介绍：问答系统研究 Research on Question Answering
黎新
******@.
2010-5-30
提纲
1、问答系统介绍
2、问答系统的研究情况
3、目前研究的热点问题
问答系统介绍(1)
自动问答技术(Question Answering,QA)是综合运用了自然语言处理、信息检索、语义分析、人工智能等技术的一种新型的信息服务技术。与传统的搜索引擎不同,自动问答系统以自然语言句子提问, 系统分析并理解用户的问题,返回用户想要的答案。
例如:问题“Which city is the capital of China?”(中国的首都是哪个城市?),问答系统将会给出直接的答案“Beijing”(北京)。问答系统比传统的搜索引擎更加直接、高效和准确。
问答系统介绍(2)
传统搜索=>问答式搜索
关键字查询=>自然语言问题
问答搜索:处理更复杂的信息需求
文档级响应=>精确答案相应
文档相关度要求:与查询相关度低
答案:要求精确和高度相关
数据源:网页数据库、FAQ库、百科全书库、知识库等。
问答系统介绍(3)
研究现状
自动问答系统
START (MIT)
AskMSR(微软)
Lexxe
AnswerBus
TREC自动问答系统评测
社区问答系统
() 是目前最成功的问答式检索系统,已经投入了商业运营,成为美国第四大搜索引擎。允许用户用自然语言表述的问题作为查询进行提交,系统在理解用户意图的基础上可以返回较为准确的信息。
例如:“Who is the richest man in the world?”
响应:“Bill Gates was named the world's richest person by Forbes Magazine in 2009, with worth of $40 billion dollars.”
问答系统介绍(4)--自动问答系统
问题分析模块
文档或段落检索模块
答案获取和排序模块
问答系统介绍(4)--社区问答系统
百度知道、yahoo Answer、新浪爱问、天涯问答等。
通过互动问答的形式,提供用户之间的知识共享和交互服务。
问答系统研究内容
自动问答系统
问题分析(分类、模板匹配、语义分析)
段落检索(段落抽取、排序)
答案抽取(实体识别、模板匹配、排序)
社区问答系统
问题分类、问题推荐
专家发现、信誉评估
知识抽取
自动问答系统(1)-问题分析
用自然语言分析技术和语义分析技术,获取问句包含的重要信息,从而让系统更好地理解用户的问题。
问题分类、获取问题的关键字信息、获取问句的语法和语义信息