项目名称: 面向真实环境的异构信息交互式问答理论与方法研究

项目编号: No.61272383

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 王晓龙

作者单位: 哈尔滨工业大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 交互式问答作为新一代信息服务技术越来越受到研究者的广泛关注,尤其是Siri和Watson等系统的成功为人们展示了自动问答系统的广阔发展前景。但在面对真实环境时,往往需要充分利用不同形态、不同结构以及不同来源的信息,用户也会进行多次有关联的提问来获得更加准确的结果,在这种情况下,现有交互式问答技术还难以获得较好应用。为此,本项目提出一种面向真实环境的异构信息交互式问答模型:通过基于上下文语境的问句理解,确保用户以自然语言方式与系统进行连续的信息交流;建立面向真实环境的自适应模型以满足多样化和个性化的信息需求;为扩大解答问题的范围并提高答案可信度,系统采用整合的海量异构信息作为知识源,并利用多模型融合算法提高关键模块对真实问句处理的鲁棒性;同时针对交互过程建立客观、可量化的评测体系。项目的实施将为网络信息处理、人机交互、语义计算、文本聚类与分类等领域的研究与应用起到积极促进作用。

中文关键词: 问答语料库;问句理解;答案选择;语义匹配;交互式问答

英文摘要: Interactive question answering has attracted more and more attentions from researchers as a new generation information technology. Especially, successful systems like Siri and Watson demonstrate the broad development prospects of automatic question answering systems. However, in face of real applications, information access system often need to make full use of information in different forms, structures and sources, the user often ask multiple related questions to obtain more accurate results. In this case, the existing interactive question answering technology is insufficient to obtain satisfying applications. Therefore, this project proposes a real environment oriented interactive question answering model based on heterogeneous information. Firstly, contextual question understanding is implemented to ensure continuous human-machine communication with natural language; second, adaptive models are established to meet the diversified and personalized information needs of the real environment; furthermore, to expand the range of approachable question as well as to improve the answer credibility, massive heterogeneous information are integrated as the search source; besides, multiple model fusion algorithm are exploited to enhance the robustness of key modules for the real question processing; what's more, a answer

英文关键词: question answering corpus;question analysis;answer selection;semantic matching;interactive question answering

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