基于本体推理的旅游问答系统答案抽取方法

摘要

本发明涉及一种基于本体推理的旅游问答系统答案抽取方法。属人工智能领域。特征在于第一步定义领域中的语义规则，进行人工本体知识库的构建，并对用户问句进行分析；第二步将基于语义规则推理与信息检索相结合进行答案抽取，而不是简单地进行匹配。；最后再根据不同的问句类型设计相应的答案抽取算法。本发明提出了一种基于本体推理的问答系统答案抽取方法，该方法将本体的思想引入问答系统知识库的构建，把旅游领域中的概念、属性和关系用OWL(Ontology WebLanguage)本体描述语言清晰明确地表示出来，更加有效地组织知识。在开放测试中，基于本体推理的问答系统对于用户的1346条自然语言提问的回答，准确率达到了81.35％，召回率达到了90.49％。

主权项

一种基于本体推理的旅游问答系统答案抽取方法，其特征在于第一步以旅游概念作为该旅游本体的顶层，以领域概念、领域属性和领域关系作为本体知识库的构建资源，构成旅游本体的中层，针对每一要素再继续划分，产生底层；然后对知识库进行实例的扩充，构建旅游本体知识库，并对用户问句进行分析；第二步将基于语义规则推理与信息检索相结合进行答案抽取；最后再根据不同的问句类型设计相应的答案抽取算法；该方法具有包括有：(1)人工定义旅游领域中的概念、属性和关系，并构建旅游领域本体知识库，最后再对本体的一致性进行检验：(2)利用步骤(1)的本体知识库中的语义信息对用户问句进行语义消歧；(3)人工自定义旅游领域中的语义规则；自定义语义规则如下：【Rule 1：K(x，y)，A(x，z)‑＞A(y，z）】代表上位概念有的属性，下位概念也有该属性；【Rule 2：S(x，y)，A(x，z)‑＞A(y，z)】代表某个概念有的属性，其相似概念也有该属性：【Rule 3：K(x，y)，x(R)＝z‑＞y(R)＝z】代表上位概念x和概念z有角色关系R，则其下位概念y和概念z也有角色关系R；【Rule 4：S(x，y)，x(R)＝z‑＞y(R)＝z】代表某个概念x和概念z有角色关系R，则其相似概念y和概念z也有角色关系R；其中上述的K(x，y)表示x是y的上位概念，S(x，y)表示x和y是相似概念，A(x，z)表示z是x的属性，x(R)＝z表示概念x和概念z有角色关系R：(4)基于步骤(2)的问句分析结果，采用基于步骤(3)中的语义规则的推理和信息检索相结合的方法在步骤(1)的本体知识库中抽取答案：(5)根据步骤(2)中的不同的问句类型，设计相应的答案抽取算法，在不降低答案抽取速度的基础上，提高系统的响应率和召回率。