论文摘要
随着互联网的发展,使用搜索引擎进行信息查找已经成为人们日常生活的一部分。人们只需要输入查询关键词,搜索引擎就可以将互联网上最匹配的网页链接返回给用户。但是搜索引擎并不能直接返回答案,用户还需要从返回的链接中寻找所需要的信息。早在人工智能技术刚开始的时候,人们就开始思考如何让计算机用自然语言来回答人的问题,这种技术被称为自动问答系统。由于当初的技术和资源受限,相关研究一直限制在特殊领域。随着Web2.0技术的发展,越来越多的人向互联网上分享信息,其中最具代表性的就是Wikipedia这类在线百科全书。现在Wikipedia上已经聚集了海量的知识数据,这些数据的出现为实现更加智能的通用领域自动问答系统提供了可能。本文将在此方面进行尝试,设计并实现一个基于百科的通用的知识搜索系统,用户可以使用自然语言问答的方式进行查询,系统直接返回百科网站上具有的答案。主要研究内容包括以下几个方面:第一、设计了三层体系结构的知识搜索系统方案,使用本体库作为百科网站和知识搜索中间层。一个更加智能的知识搜索系统需要一个便于机器理解的知识表现形式,本文研究了如何使用了本体库这种知识表现方法作为知识搜索系统的数据存储方式。第二、设计了基于多个百科网站的本体库构建方法。基于单个百科网站的本体库构建已经出现了一些优秀的成果和基本的构建方法,但基于多个百科网站构建本体库却少有人问津。本文首先对若干个百科网站分别构建本体库,然后将这些本体库合并为一个。第三、对基于本体库的知识搜索方法进行了研究,并提出一种基于本体对象的多层倒排索引的知识检索方法。多层倒排索引充分考虑了本体库知识表示的层次性,按照本体库中知识的类别将将整个索引分成两层,通过这种层次关系,使检索过程更加直接。第四、设计并实现了完整的知识搜索系统。整个系统分成百科网站收集子系统、本体库构建子系统、索引子系统、检索子系统以及用户接口子系统。
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