【摘 要】
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自动问答系统自二十世纪中期出现以来一直处于快速发展之中,成为计算机领域内的研究热点。问题定位是问答系统中关键技术之一,目前大多数问答系统采用为答案库建立索引的方式
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自动问答系统自二十世纪中期出现以来一直处于快速发展之中,成为计算机领域内的研究热点。问题定位是问答系统中关键技术之一,目前大多数问答系统采用为答案库建立索引的方式来实现问题定位,达到缩小查找范围的目的。然而这些方法都存在一定的问题。本文针对远程教育特定领域的自动答疑系统,提出了利用模糊自适应谐振映射神经网络(Fuzzy ARTMAP)以及支持向量机(SVM)的方法解决问题定位。重点研究和分析问题的特征表示以及问题的定位方法。论文首先介绍了自动问答系统的发展过程、一般体系结构、常用技术和定位方法的研究现状;重点研究了答案库的结构设计和预处理、问题的特征以及面向高维空间的特征变换,并结合Fuzzy ARTMAP和SVM两个分类算法分析了基于特征表示与变换的问题定位方法;最后,给出了原型的设计与实现,并对实验的性能进行了分析,验证了论文技术的可行性。
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