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近年来,随着人工智能的发展,问答系统的重要性也日益显现。问答系统通过自然语言的方式和人们进行交互,帮助人们解决常用的问题,代替部分人工客服的工作,提高了企业服务的质量和效率。指代消解在中文问答系统中起着至关重要的作用,由于人们说话的随意性和说话的习惯,人们和问答系统交互的过程中,会使用代词或者使用省略,如果不进行指代消解,会出现指代不明或者上下文意思不全。国内外主要研究篇章指代消解,应用于中文问答系统领域的研究尚属空白,因此,本文致力于指代消解应用于中文问答系统的研究,内容如下:(1)选取中文问答系统语料并进行分类统计,分析指代消解的情况。通过研究向心理论和最大熵算法,为本文的研究奠定了理论基础和算法依据。(2)在总结向心理论模型的基础上,提出了浅层句法分析、名词短语识别和向心理论的算法进行回指解析,并在此基础上给出了消解的过程和方法,最后选取了问答系统的语料进行实证性的研究。结果表明,此算法在改进中文问答系统的准确度方面是可行的,有效的。(3)在总结最大熵模型的基础上,提出了运用最大熵分类进行中文问答系统的共指消解,并选取了语料,进行实验。结果表明,在训练语料的范围内,此算法在改进名词短语消解和代词消解方面取得了很好的效果。在总结上述研究成果的基础上,本文设计并实现了指代消解系统,借助问答系统进行了测试,结果表明,本文的方法在中文问答系统的实际应用中效果很好,有很高的实用价值。
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