面向三农问答系统的关键技术研究

第1章　绪论
　　1.1　研究背景
　　　　1.1.1　社会环境
　　　　1.1.2　技术环境
　　　　1.1.3　“三农”信息服务需求
　　1.2　问答系统发展现状
　　　　1.2.1　问答系统的历史
　　　　1.2.2　问答系统概念及分类
　　　　1.2.3　问答系统体系结构
　　　　1.2.4　“三农”问答系统研究
　　1.3　研究内容
　　　　1.3.1　“三农”知识表示
　　　　1.3.2　面向“三农”FAQ技术研究
　　　　1.3.3　“三农”问题问句分类技术研究
　　　　1.3.4　“三农”问题答案抽取技术研究
　　1.4　研究方法及意义
　　　　1.4.1　研究方法
　　　　1.4.2　研究意义
　　1.5　本书的组织结构
第2章　中文信息处理基础
　　2.1　引言
　　2.2　分词
　　　　2.2.1　分词概述
　　　　2.2.2　分词方法
　　　　2.2.3　中科院分词
　　2.3　句法分析
　　　　2.3.1　句法分析概述
　　　　2.3.2　句法分析理论及方法
　　2.4　知网(HowNet)
　　2.5　本章小结
第3章　“三农”概念簇表示研究
　　3.1　引言
　　3.2　文本分类相关研究
　　3.3　基于规则的“三农”词表的构建
　　　　3.3.1　“三农”词表数据结构设计
　　　　3.3.2　基于DOM树的网页抽取
　　　　3.3.3　基于正则表达式的信息抽取
　　3.4　基于KNN的“三农”概念簇表示
　　　　3.4.1　特征抽取
　　　　3.4.2　基于KNN的“三农”概念簇形成
　　3.5　实验及结果分析
　　　　3.5.1　实验设计
　　　　3.5.2　评价标准
　　　　3.5.3　实验结果分析
　　3.6　本章小结
第4章　基于混合策略的“三农”FAQ系统研究
　　4.1　引言
　　4.2　FAQ系统相关研究
　　4.3　“三农”FAQ中问题相似度算法
　　　　4.3.1　基于句子词的表层相似度
　　　　4.3.2　基于句法分析的语义相似度
　　　　4.3.3　基于LSA的问句与答案相似度
　　　　4.3.4　“三农”FAQ的综合相似度
　　4.4　实验结果及分析
　　　　4.4.1　实验设计
　　　　4.4.2　实验结果分析
　　4.5　本章小结
第5章　“三农”问句分类研究
　　5.1　引言
　　5.2　问句分类相关研究
　　5.3　“三农”问句的分类体系
　　5.4　“三农”问句分类的特征选择
　　5.5　基于规则模板的“三农”问句粗分类
　　　　5.5.1　基于规则问句分类算法
　　　　5.5.2　问句规则模板的抽取算法
　　5.6　基于SVM“三农”问句精细分类研究
　　　　5.6.1　SVM分类器
　　　　5.6.2　“三农”问句特征向量
　　5.7　实验结果及分析
　　　　5.7.1　实验设计
　　　　5.7.2　问句类别统计
　　　　5.7.3　实验结果分析
　　5.8　本章小结
第6章　“三农”问答系统答案抽取研究
　　6.1　引言
　　6.2　相关研究
　　6.3　基于农业知识库的答案抽取
　　　　6.3.1　AGROVOC知识库
　　　　6.3.2　基于关系组的答案抽取
　　6.4　基于线索词的原因性问句答案抽取
　　　　6.4.1　原因性问句的候选答案
　　　　6.4.2　基于模板的答案抽取
　　6.5　基于语义摘要的方式性问句答案抽取
　　　　6.5.1　自动文摘概述
　　　　6.5.2　基于主题词的文摘自动抽取
　　6.6　实验结果及分析
　　　　6.6.1　评价标准
　　　　6.6.2　实验结果评价
　　6.7　本章小结
第7章　面向“三农”问答系统构建实现
　　7.1　系统运行环境
　　　　7.1.1　服务器环境
　　　　7.1.2　客户端环境
　　7.2　系统技术
　　　　7.2.1　Java
　　　　7.2.2　Ajax
　　　　7.2.3　Google Ajax Search API
　　　　7.2.4　HtmlParser
　　7.3　系统的设计构建与实现
　　　　7.3.1　系统逻辑结构设计
　　　　7.3.2　系统实现
　　7.4　本章小结
第8章　结束语
　　8.1　本书工作和创新之处
　　8.2　研究不足及后续研究展望
　　8.3　本章小结
参考文献
后　记

图目录
图1-1　AskJeeves页面／009
图1-2　智慧型中文问答系统／010
图1-3　问答系统和其研究的关系／012
图1-4　问答系统分类／012
图1-5　自动问答系统基本框架结构／015
图1-6　专家智能咨询系统输入页面／018
图1-7　农业问答系统页面／019
图1-8　本书研究内容框架和实现路线／020
图2-1　中科院汉语分词框架／032
图2-2　基于规则的句法分析方法／033
图3-1　文本分类过程／040
图3-2　词条页面HTML解析结果／045
图3-3　基于DOM树的词条抽取实例／046
图3-4　“三农”概念簇特征抽取流程／048
图3-5　实验设计过程／055
图3-6　《农业大词典》中各个类别的词条数目／057
图3-7　分类的准确率／059
图3-8　分类的召回率／060
图3-9　分类的F值／060
图4-1　“三农”FAQ中问题相似度算法流程／067
图4-2　Stanford句法分析结果／072
图4-3　“三农”FAQ系统／081
图4-4　不同方式FAQ检索的准确率、召回率和F值／085
图5-1　基于规则问句分类流程／097
图5-2　最优分类面示意／102
图5-3　支持向量机示意／103
图5-4　“三农”问句分类实验／106
图5-5　基于“三农”问句分类体系的问句统计／107
图5-6　特征选择的影响／110
图5-7　不同分类方法评价／110
图5-8　基于SVM精细分类的实验评价／111
图6-1　AGROVOC数据库的对象关系／119
图6-2　基于关系组答案抽取流程／122
图6-3　原因性问句候选答案抽取流程／125
图6-4　自动文摘处理过程／129
图6-5　方式性问句答案抽取的流程／130
图7-1　JDBC连接MySQL数据库／141
图7-2　Ajax与服务器的交互原理／142
图7-3　Google Ajax Search调用设置／143
图7-4　普通用户用例／145
图7-5　注册用户用例／145
图7-6　系统管理员用例／146
图7-7　FAQ系统时序／147
图7-8　Web自动问答系统时序／147
图7-9　面向“三农”问答系统的整体架构体系设计／148
图7-10　“三农”FAQ系统问句答案对收集页面／149
图7-11　“三农”FAQ系统用户提问页面／150
图7-12　“三农”自动问答系统检索页面／151
图7-13　“三农”自动问答系统检索结果页面／151
表目录
表3-1　“三农”词表结构／041
表3-2　“阿尔泰羊”的词表特征／043
表3-3　“尖叶蕉”的词表特征／043
表3-4　《农业大词典》口语名称实例／047
表3-5　特征概念合并实例／050
表3-6　“三农”概念簇类别／056
表4-1　句子之间的覆盖度、长度、顺序相似度实例／082
表4-2　HowNet语义相似度结果／083
表4-3　“三农”领域名词相似度结果／084
表4-4　不同方式FAQ检索结果／085
表5-1　问句分类主要特征集及分类方法／089
表5-2　“三农”问句类别及实例／094
表5-3　疑问词分类／095
表5-4　两个“三农”问句之间类型转换分布统计／108
表5-5　基于规则模板“三农”粗分类性能／109
表6-1　因果关系连词原因结果模板／126
表6-2　因果关系动词原因结果模板／127
表6-3　因果关系名词原因结果模板／127
表6-4　基于农业知识库的答案抽取的准确率／136
表6-5　基于语义摘要的方式性问句答案抽取的结果／137