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Agent联盟和流形学习在中文问答系统中的应用研究

邸书灵

  信息社会的重要特征之一是信息检索,各种搜索引擎为人们检索信息提供了很大帮助。如何使搜索引擎理解检索需求,以获得更加精确的检索结果,这正是问答系统追求的目标。问答系统是信息检索的分支,属于精确检索。本文系统地介绍了问答系统的研究内容、中文问答系统的相关技术及研究现状,将Agent联盟和流形学习引入中文问答系统的研究和实现中。实质性工作和创新点如下: 1、采用流形学习方法提高问句分类精度 问句分类在问答系统中起着至关重要的作用,其结果对答案提取具有很好的指导作用,直接影响到系统回答问题的准确性。本文将流形学习引入中文问句分类中,结合中文问句的多类别特点,设计了基于局部线性嵌入的中文问句分类算法,实验表明问句分类精度得到明显提高。 2、采用元搜索技术提高问答系统的准确性 针对单一通用搜索引擎存在的信息资源覆盖能力低、检索效率较低等不足,本文采用元搜索技术为每个问题寻找最适合的搜索方式。尤其知识搜索引擎的运用、专用问答系统的调用在问答系统中都是首次引入,大大提高了系统的语义检索能力和检索效率,因而提高了问答系统的准确性。 3、采用多Agent技术提高系统整体性能 中文问答系统的各个步骤都有诸多方法,这些方法有各自的特点和适应性。由于开放域问答系统中问题的多样性(无论问句类别还是涉及领域),任何一种方法都不是普遍适用的。为此,本文将多Agent技术引入中文问答系统,结合中文问答系统的特点,提出了基于多Agent的中文问答系统模型;并将该模型的问答求解转变为Agent联盟求解,定义了中文问答系统的Agent联盟问题;分别采用蚁群算法、改进蚁群算法、遗传算法、遗传蚁群融合算法等智能优化算法来优化求解,提高了系统的整体性能。……   
[关键词]:Agent联盟;流形学习;中文问答系统;问句分类;元搜索;蚁群算法;遗传算法
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:天津大学2010年
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