面向自然語言查詢的知識搜索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的爆炸式增長，人們對信息檢索的需求越來越大。如何快速、精確、可靠地從大量的、結(jié)構(gòu)多樣化的信息中搜索到用戶需要的信息，成為一個熱門的迫切需要解決的課題。以Google為首的傳統(tǒng)的搜索引擎主要是基于關(guān)鍵詞匹配的一種信息檢索技術(shù)，它從互聯(lián)網(wǎng)中以一定的策略搜集、爬取信息，對信息進行解析、索引，為用戶提供檢索服務(wù)。傳統(tǒng)搜索引擎存在搜索接口不友好、搜索過程復(fù)雜、返回信息量大、返回內(nèi)容針對性不強等問題?；趥鹘y(tǒng)搜索引擎存在的不足，面向

2、自然語言查詢的知識搜索系統(tǒng)被提出。本文主要研究知識搜索系統(tǒng)中兩個關(guān)鍵技術(shù):基于知識圖譜的知識搜索和基于社區(qū)問答的知識搜索。
　　針對事實性的問題，本文提供了基于結(jié)構(gòu)化的知識圖譜數(shù)據(jù)的知識搜索服務(wù)。這種檢索模式存在檢索語法復(fù)雜、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。因此，如何將無結(jié)構(gòu)化的自然語句映射到結(jié)構(gòu)化查詢語句是該模塊的核心。本文首先在從自然表達(dá)語句到知識庫中的實體和關(guān)系的映射上，提出了基于層次化實體映射和基于外部數(shù)據(jù)集的關(guān)系映射算法。同時，本文

3、還提出了基于手工定義模板和基于語義關(guān)系抽取的自動生成算法，實現(xiàn)從無結(jié)構(gòu)化自然查詢語句到結(jié)構(gòu)化查詢語句之間的映射。
　　針對非事實性的問題，本文提供了基于無結(jié)構(gòu)化的社區(qū)問答數(shù)據(jù)的知識搜索服務(wù)。本文從基于問題跟問題相似度匹配和問題跟答案相似度匹配兩個方向解決問題。在問題跟問題相似度匹配模型中，提出改進的WMD算法，該算法根據(jù)社區(qū)問答數(shù)據(jù)的特性對原始的WMD算法進行改進，算法的結(jié)果比傳統(tǒng)的BM25算法以及原始的WMD算法在性能上都有了較