[发明专利]基于本体推理的旅游问答系统答案抽取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于本体推理的旅游问答系统答案抽取方法。属人工智能领 域。

背景技术

自动问答系统，又称QA(Queslion Answering)系统，是一种智能新技术，它 采用自然语言处理技术，一方面完成对用户疑问的分析处理：另一方面完成正确答 案的生成，让人们在杂乱无章的网络世界中快速、准确地获得自己想要的信息。在 现阶段，要让计算机完全理解人类语言还非常困难，但是对于特定的领域，采用针 对性的方法，已经开发出许多成功的应用案例。

在受限领域自动问答系统中，答案抽取部分是一个难点，关系到整个问答系统 的最终效果。目前的问答系统答案抽取主要分为聊天机器人问答系统答案抽取、基 于Web的开放式问答系统答案抽取、基于知识的问答系统答案抽取。

聚天机器人问答系统在答案抽取的时候采用模式匹配的方法，来寻找问题最合 适的答案。其特点是在与用户的交谈过程中，基于谈话技巧和程序技巧，而不是根 据常识。在它们的对话库中，可以存放多个句型、模板，但几乎没有常识库。这种 答案抽取方法由于缺乏知识，所以其实际用途不大。

而基于Web的开放式问答系统先从Web上检索一些相关文档，对相关文档采取 答案抽取技术抽取答案。但是，目前的基于Web问答系统大多局限在某个特定领域 或者特定范围之内，能够回答的问题类型也比较简单，真正的面向Web开放域的问 答系统的正确率和精确性都不高，还不能提供良好的商业服务。

基于知识的问答系统一般是受限领域问答系统，它包含自然语言界面的专家系 统、基于受限语言的数据库查询系统、基于FAQ的问答系统、基于本体的问答系统。 自然语言界面的专家系统一般采用各种专家系统语言：PROLOG语言、ALLTALK语言、 LISP语言等来分析回答用户的疑问，给出回答，现有的专家系统一般知识库和推理、 回答机制不分离，它们按知识在专家系统语言基础上开发程序，使用范围小，可移 植性不高。基于受限语言的数据库查询系统将问句转换为数据库的SQL语句，通过 SQL语句在系统数据库中查询答案，这需要一个大数据库的支持，数据库的构建标 准很难确定，而且用数据库方式不太适合组织领域知识库。基于FAQ的问答系统先 计算用户问句和FAQ知识库中问题的相似度，从而找到FAQ知识库中与用户查询最 为相似的问题，然后把此问题对应的相关答案直接提交给用户，基于FAQ的问答系 统回答范围有限，它能回答的内容基本上是问答对所包含的内容，很难用问答对来 组织领域内所有的知识。基于本体的问答系统现在正处于研究阶段，怎样更好的利 用本体来进行答案抽取是一个热门话题。

同时，目前的问答系统缺乏推理能力，推理系统缺乏自然语言理解能力。正是 这个问题困扰着大型知识库系统的建设，也使花费巨大的人力物力建立起来的知识 库系统难以面向公众开展达到一定质量的知识服务。

本体(ontology)原是哲学研究中发展出来的一个概念，研究客观事物存在的 本质和组成。本体在哲学定义上的主要特点在于本体是关于世界某个方面的一个特 定的分类体系，这个体系不依赖任何特定的语言。近年来，随着信息科学的飞速发 展，本体逐渐用于识识工程和信息科学等领域之中。

本体在国外已经成为研究热点，在多个领域出现了具体应用，其研究集中在知 识工程，本体工程、信息组织与检索和语义Web等方面。比较著名的通用本体研究 包括CYC项目和Chan2drsekaran等的关于任务的问题求解方法本体的研究。前 者是美国的微电子与计算机技术有限公司的研究顶目，目标是开发本体，进行常识 推理，目前已经发展成为一个庞大的常识系统；后者则是研究可共享问题的求解方 法，与领域无关的推理方法。比较著名的领域本体研究包括爱丁堡大学的企业项目 和多伦多大学的虚拟企业项目。

国内对于本体的研究已有很多年的时间了，比较有影响的有中科院数学所陆汝 钤研究员领导的常识知识的实用性研究，中科院计算技术研究所曹存根研究员主持 的大规模知识系统的研究。以及中科院数学研究所金芝研究员研究的基于本体的软 件需求获取方法等。比较有名的通用本体构建研究包括中科院计算技术研究所的大 规模知识系统研究和中科院数学研究所的常识知识库研究。

发明内容