26、自然语言处理系统：多源混合问答与对话平台的综合解析

自然语言处理系统：多源混合问答与对话平台的综合解析

1. 多源混合问答系统

多源混合问答系统能够处理多种类型的输入，包括自然语言问题和关键词，旨在为用户提供准确、全面的答案。该系统主要由以下几个部分组成：

1.1 基于知识库的问答（KB - based QA）

基于知识库的问答系统以自然语言问题作为输入，并从结构化的知识库（如DBpedia和Freebase）中检索答案。它采用了两种处理方法：
- 语义解析方法 ：
- 使用束分割器生成自然语言问题的候选分割。
- 利用基于字符串的方法和自动生成的<自然语言短语, 知识库节点映射字典>，尝试将知识库词汇与分割结果进行匹配。
- 通过一组手工编写的语法规则将分割结果组合成单一的形式化意义表示，生成查询候选。
- 词法 - 语义模式（LSP）匹配方法 ：生成由正则表达式模式和SPARQL查询模板组成的模式。如果找到匹配项，则用自然语言问题中匹配的词块填充SPARQL查询模板中的插槽。

然而，基于知识库的问答模块缺乏上下文信息，无法对答案候选进行排序，因此将答案候选传递给基于信息检索的问答模块中的答案合并模块进行排序。

1.2 基于信息检索的问答（IR - based QA）

基于信息检索的问答系统通过搜索文本找到答案，包含四个模块：
1. 问题类型分类与语义分析 ：使用Ephyra进行问题处理，包括通过词法、句法和语义分析提取关键词，以及使用基于规则和机器学习的混合答案类型分类器。 <