问答系统中答案选择方法研究 pdf下载

　　智能问答技术能根据用户自然语言提问返回准确的自然语言答案，能有效面对大数据时代信息爆炸带来的挑战，是未来搜索引擎发展的必然趋势。其中，答案选择模块是问答系统中的核心部分，直接影响整个问答系统的性能与表现。《问答系统中答案选择方法研究》梳理了不同类别自动问答研究方向的相关知识资源、基础理论和实践应用，详细介绍了面向单文档问答的基于特征关注机制的文本理解方法、面向多文档问答的融合多视角的答案重排序方法、面向社区问答的基于转导学习的答案选择方法，以及面向知识库问答的基于表示学习的问答关系推理方法等一系列前沿理论研究，并描述了如何基于答案选择模块从零开始构建一套面向开放域的高质量自动问答系统。该书的最后是对自动问答系统中的答案选择技术进行的总结和未来研究方向的展望。

第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
I．1．I研究背景
1．1．2 研究意义
1．2 问答系统的历史沿革
1．2．1 受限领域问答
1．2．2 开放领域问答
1．3 问答系统类型
1．3．1 单文档问答
1．3．2 多文档问答
1．3．3 社区问答
1．3．4 知识图谱问答
1．4 本书章节组织结构
1．5 参考文献

第2章 面向单文档问答的答案选择方法
2．1 ;引言
2．2 相关工作
2．2．1 文本理解
2．2．2 关注机制
2．3 基于特征关注机制的文本理解方法
2．3．1 文本理解任务定义
2．3．2 陈述声明构造方法
2．3．3 特征抽取
2．3．4 面向问题的特征关注机制
2．3．5 基于QFA的文本理解模型
2．4 实验与分析
2．4．1 数据描述
2．4．2 评测指标与对比方法
2．4．3 整体能评测
2．4．4 特征关注机制分析
2．4．5 句子融合分析
2．4．6 特征分析
2．4．7 个例分析
2．5 本章小结
2．6 参考文献

第3章 面向多文档问答的答案选择方法
3．1 引言
3．2 相关工作
3．2．1 多文档问答
3．2．2 预训练语言模型
3．3 公开数据集合及评价方式
3．3．1 公开数据集
3．3．2 评价方式
3．4 融合多视角的答案重排序模型设计与优化
3．4．1 多文档问答任务定义
3．4．2 模型整体框架介绍
3．4．3 答案预测模块
3．4．4 多视角答案重排序模块
3．4．5 答案分类模块
3．5 实验与分析
3．5．1 数据描述
3．5．2 实验参数数据预处理
3．5．3
3．5．4 评测指标和对比方法
3．5．5 整体能评测
3．5．6 消融实验分析
3．5．7 案例分析
3．5．8 错误分析
3．6 本章小结
3．7 参考文献

第4章 面向社区问答的答案选择方法
4．1 引言
4．2 相关工作
4．2．1 多视角学
4．2．2 转导学
4．3 特征融合与答案选择模型设计与推导
4．3．1 符号声明
4．3．2 模型定义
4．3．3 模型优化
4．4 答案选择数据构造
4．4．1 数据获取与质量标注
4．4．2 质量标注分析
4．4．3 特征提取
4．5 实验与分析
4．5．1 实验设置
4．5．2 对比方法
4．5．3 整体能评洲
4．5．4 转导学
4．5．5 参数调节
4．5．6 公共空间可视化解释
4．5．7 视角描述能力分析
4．5．8 低参与度问题评价
4．6 本章小结
4．7 参考文献

第5章 面向知识图谱问答的答案选择方法
5．1 引言
5．2 相关工作
5．3 预备知识
5．3．1 问题定义
5．3．2 知识表示与TransE模型
5．4 基于表示学答关系推理模型与优化
5．4．1 模型假设
5．4．2 知识模型
5．4 3句子模型
5．4．4 路径模型
5．4．5 联合模型及其优化
5．5 实验与分析
5．5．1 数据描述
5．5．2 评测指标及对比方法
5．5．3 整体能评测
5．5．4 鲁棒分析
5．5．5 模块有效验证
5．5．6 参数调节与灵敏度分析
5．5．7 实例分析
5．5．8 事实类问答系统测试
5．6 本章小结
5．7 参考文献

第6章 面向开放域的多文档问答系统设计与实现
6．1 系统架构
6，1．1 需求分析
6．1．2 系统设计
6．2 系统实现
6．2．1 数据爬虫模块
6．2．2 多文档问答模型
6．2．3 信息交互模块
6．2．4 系统设置模块
6．3 系统展示
6．3．1 系统环境和工具
6．3．2 自动问能展示
6．3．3 文档阅读理能展示
6．3．4 置信度分数可视化展示
6．4 本章小结
6．5 参考文献

第7章 总结与展望
7．1 本结
7．2 未来研究方向展望

　　《问答系统中答案选择方法研究》：
　　1.1.1研究背景
　　随着计算机与互联网技术在人们日常生活的普及，每天都有大量信息被发布在网络。根据IBM研究机构的统计显示[1，仅时间，网络中所产生的内容多
　　达2500PB，能刻满数以亿计的DVD光盘，其中仅论坛中的帖子有0万条
　　之多，这相当于Times（《时代》）杂志770年文字量。因此，如何从海量信息中快速而地为用户提供所需的内容，已成为一个亟待解决的问题。
　　问答系统作为缓解这两者之间矛盾的重要技术手段，自诞生以来一直受到学术界与工业界的共同关注（2）。问答系统能够根据用户的自然语言提问，返回回答该问题的自然语言答案，它被认为是未来信息获取的主要方式，也是当前搜索引擎的下一发展方向3]。研究者们在问答系统领行了多种尝试，并开发了很多相关系统。例如，早期有BASEBALL系统（4和LUNAR系统[5]，分别能回
　　答关于棒球比赛和月球知识的简单问题；近期有IBMWatson、苹果Siri、微软
　　Cortana等系统，能回答领域更为宽泛的事实类问题。在这些的系统中，有些系统已入我们的生活，为我们地获取信息提供诸多便利。尽管这些系统的工作原理与复杂程度各不相同，但都具有以下两个特点：
　　（1）使用自然语行提问。从输入形式上看，问答系统的输入为用户的自然语言问题。由于用户的信息需求通常较复杂且难以简单地用几个关键词行描述，因此以自然语言问题的形行查询，能尽可能完整、地表达用户的信息需求。为了实现以自然语行提问，问答系统都具有的自然语言理解能力，能根据系统对问题的理解查询相关答案。
　　（2）返回的自然语言答案。从输出形式上看，问答系统以的自然语言答案作为检索结果返回，而非冗长的相关内容列表。例如，当用户提问“中国的首都在哪里”时，将“北京”或“中国的首都是北京”作为正确答案返回，从而用户无须在冗长的文档列表一步查找结果。这要求问答系统具有的推理能力，能够根据对用户所提问题的解析，对与用户问题相关的内行再加工，得到用户真正需要的信息。
　　……

　　计算机及互联网技术的普及而产生的信息爆炸给传统的信息检索技术带来了巨大的挑战，也为能够根据用户自然语言提问而返回准确的自然语言答案的智能问答技术的发展带来了新的机遇。智能问答技术成为未来搜索引擎发展的必然趋势，也成为自然语言处理和人工智能领域的研究热点，具有重要的研究意义和实用价值。
　　答案选择作为问答系统中为用户直接返回答案的部分，其性能的优劣直接影响整个系统的回答效果。本书围绕这一核心，概述和分析不同任务形式下的自动问答系统答案选择相关技术，以期从纷繁复杂的研究工作中，帮助对这一领域感兴趣的读者梳理出一条相对清晰的研究路径。本书所探讨的内容既包括基于知识图谱的自动问答系统这样的传统研究，也包括单文档和多文档自动问答这样的基础任务，还涉及时下研究和应用热度持续升高的社区问答等重要方向。本书尽量选取了领域中具有代表性的研究工作加以介绍。这些研究工作也存在于人们日常生活中的现实应用场景，并先后在实际落地应用中得到了验证和认可。鉴于自动问答的研究特点，国内外每年都会定期举办多项国际／国内评测，公开发布各类数据集、开源平台等资源，覆盖不同类型自动问答中的各项任务。本书在相关章节也尽可能对这些评测、资源等相关信息进行列举，便于读者查阅。
　　本书共分为7章，在内容组织上针对问答系统中答案选择研究方向，尽可能梳理出每种类型问答系统的任务描述、最新关键技术以及未来趋势。第1章为绪论，介绍了本书的研究背景和意义，并对本书拟解决的研究问题进行了详细描述，介绍了多种问答系统类型并分析了彼此的区别。第2章从注意力机制出发，结合单文档问答的各项特征，介绍了单文档问答系统中的答案选择技术。第3章针对更为复杂的多文档问答系统，分析其挑战及现有研究缺陷。第4章针对近些年兴起的论坛和社区，分析现有的建模方式和经典理论模型，介绍了基于转导学习的社区问答答案选择技术。第5章回顾了传统的基于知识图谱的自动问答系统，分析答案选择技术相关典型理论模型并概述现有研究的不足之处。综合第2章～第5章，第6章介绍了如何从零构建一套面向开放域的自动问答系统。第7章对本书内容进行了总结，并展望未来研究趋势。
　　感谢国家自然科学基金项目“中文语义深度计算与阅读理解”（编号：61751201）和国家“863”计划项目“基于海量知识的语言信息智能理解与推理关键技术”（编号：2015AA015404）的资助；感谢长期以来对我们团队工作给予大力支持和帮助的各位同仁。此外，感谢北京理工大学出版社的曾仙、宋肖等编辑为本书出版所做的辛勤工作。
　　众所周知，问答系统是多个领域交叉的研究方向，涉及众多研究内容。限于篇幅和学识，本书仅是抛砖引玉，希望与诸多同行学者一起，共同探索自动问答系统并享受其带来的快乐。受笔者水平所限，加之时间和精力不足，书中难免有疏漏之处，敬请各位读者给予批评指正。