《電子技術應用》
您所在的位置：首頁 > 模拟设计 > 设计应用 > 基于Lucene的中文是非问答系统的设计与实现
基于Lucene的中文是非问答系统的设计与实现
2020年信息技术与网络安全第11期
罗东霞，卿粼波，吴晓红
四川大学 电子信息学院，四川 成都610065
摘要： 针对中文是非问句，设计并实现了基于Lucene的问答系统，主要包括问句预处理、索引创建和答案整理三部分。问句预处理部分，引入句法成分权重和命名实体权重改进TextRank算法，得到一种提取问句核心词的方法。在索引创建部分，针对本地的多源数据进行文档融合创建索引，降低数据多样性带来的复杂度。在答案整理部分，对查询索引结果进行答案判决，输出肯定或否定含义的答案。实验结果表明，数据融合能有效减少索引创建耗时，改进TextRank的核心词提取方法准确率明显高于TextRank，系统具有较为不错的性能。
中圖分類號： TP391.1
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.11.012
引用格式： 羅東霞，卿粼波，吳曉紅. 基于Lucene的中文是非問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].信息技術與網絡安全，2020，39(11)：74-78.
Design and implementation of Chinese yes-no question answering system based on Lucene
Luo Dongxia，Qing Linbo，Wu Xiaohong
College of Electronic Information，Sichuan University，Chengdu 610065，China
Abstract： A Chinese yes-no question answering system based on Lucene around Chinese yes-no questions is designed and implemented，and this system includes three parts：question preprocessing，index creation, and answer sorting. In the first part, introducing the syntactic component weights and named entity weights to improve the TextRank algorithm, a method for extracting the core words of the question sentence is obtained. In the second part, the document fusion is created for the multi-source data to reduce the complexity which is caused by data diversity. In the last section, the query index results are judged by the answer，and then the answers with positive or negative meanings are output. The experimental results show that data fusion can effectively reduce the index creation time, and the accuracy rate of the improved TextRank core word extraction method is significantly higher than TextRank, which means the system has good performance.
Key words : yes-no question answering；Lucene；TextRank；core word extraction

0 引言

    隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)搜索引擎已不能滿足用戶需求，自動問答系統(tǒng)逐漸成為信息檢索領域的研究熱點，并具有廣泛應用前景[1]。自動問答系統(tǒng)指允許用戶以自然語言的形式描述問句，并將簡潔答案返回給用戶的一種信息檢索系統(tǒng)[2]。

    近年來，自動問答系統(tǒng)相關的研究和應用十分廣泛。2011年，IBM公司的深度問答系統(tǒng)首次將自然語言處理與深度學習結合起來，使得眾多機構和企業(yè)紛紛效仿。2013年3月，京東上線京東JIMI 客服機器人，提供客戶常規(guī)咨詢服務；2016年10月，百度推出百度醫(yī)療大腦，實現(xiàn)健康在線咨詢[3]。但目前關于中文自動問答系統(tǒng)的研究多是圍繞特指問句，其開放性的回答方式不適用于是非問句的二值答案。例如，對JIMI提問：“京東自營滿88包郵對嗎？”，JIMI的答案是京東自營商品包郵的詳細說明，而非是非問句要求的“對”或“不對”的二值答案。中文是非問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，能夠彌補目前中文自動問答僅能作答特指問句的不足，幫助用戶快速獲取簡潔的答案，對自動問答系統(tǒng)的研究和應用有著極其重要的意義。

    本文利用Lucene設計并實現(xiàn)一種中文是非問答系統(tǒng)，主要工作包括：(1)引入句法成分權重和命名實體權重，改進TextRank算法[4-5]，提出一種問句核心詞提取方法；(2)針對MySQL、Neo4j和本地新聞文件中的多源數(shù)據(jù)，提出一種多源數(shù)據(jù)融合索引創(chuàng)建方法，減少索引創(chuàng)建耗時；(3)查詢索引并對索引結果判決，獲得是非問句的二值答案。




本文詳細內容請下載:http://m.ihrv.cn/resource/share/2000003183




作者信息:

羅東霞，卿粼波，吳曉紅

(四川大學 電子信息學院，四川 成都610065)

此內容為AET網站原創(chuàng)，未經授權禁止轉載。

相關內容