[发明专利]一种基于知识本体库的问答系统答案精准定位和抽取方法

摘要

本发明公开了一种基于知识本体库的问答系统答案精准定位和抽取方法，通过设计一个相似度阈值判断机制，对于用户的提问，首先在知识本体库中进行基于统计的匹配，如果有最相近的问句，就把对应的答案反馈给用户，如果没有，则使用基于语义的方法来进行处理，如果仍然没有获得直接的答案，则需要进行基于知识的推理来进行解答，后续从问题中提取关键词进行推理分析，推理分析获取答案的过程不在本发明的内容范围内。本发明基于知识本体库的问答系统答案精准定位和抽取方法，采用的融合方法优势在于，使用了专门设计的专注于效率的统计匹配方法和加入了主题及知识库索引的语义匹配方法，将两类方法的优势充分结合，提高答案定位精度和效率。

主权项

1.一种基于知识本体库的问答系统答案精准定位和抽取方法，其特征在于，对用户输入的问题进行预处理，过滤掉非关键信息计算出候选问题集合，形成候选问题库；将所有问句用向量表示，每个问句用一个n维的问句向量表示,n为所有问句中词的总数，每个问句向量的形式为S向量＝(s1,s2,…,sn)，si按下面公式进行计算：si＝ki×tfi×idfi；上述公式中ki表示第i个词的权重，tfi表示第i个词在问句集合中出现的频率，idf表示第i个词在问句集合中出现的反频率；设用户提问的问题为S',常问问题库中的问句为S,那么要计算两个问句之间的相似度,等同于计算两个向量之间的夹角余弦,公式如下所示：完成基于统计方法的相似度判别后，将相似度结果与阈值T1进行比较；大于阈值则输出对应答案，小于阈值则进入基于语义的进一步计算步骤；用户提问问句S包含词(W1,W2,…,WM)，用户提问的问题S'包含词(W1',W2',…,WM')，则用Similarity(Wi,Wj')表示词Wi(1≤i≤m)和Wj'(1≤j≤n)之间的相似度，句子S和句子S'中任何两个词的相似度为S(Wi,Wj')，计算句子S和句子S'之间的语义相似度Similarity(S,S')为：