12、文本与语音基础：知识问答、自动摘要、语音识别及案例分析

文本与语音基础：知识问答、自动摘要、语音识别及案例分析

1. 基于知识的问答系统

基于知识的问答系统采用语义方法，通过语义解析将问题映射到综合数据库上的关系查询。数据库可以是关系数据库或关系三元组（如主语 - 谓语 - 宾语）的知识库，像 DBpedia 或 Freebase 这类能捕捉现实世界关系的知识库。

• DBpedia 介绍 ：它是一个免费的语义关系数据库，从多种语言的维基百科页面中提取了 460 万个实体，包含超过 30 亿个以资源描述框架（RDF）格式表示的关系三元组，常被视为语义网（即链接开放数据云）的基础，自 2007 年首次发布后，通过众包更新不断发展。

基于知识的方法适用于高级的开放域问答应用，因为能引入知识库形式的外部信息，但会受限于知识库的既定关系。

2. 自动推理

近期的问答系统开始引入自动推理（AR），以突破基于知识系统的语义关系限制。自动推理是人工智能领域，探索计算机系统在溯因、概率、空间和时间推理方面的方法。问答系统可通过创建一组一阶逻辑子句，增强用于支持答案假设的语义关系和证据集合。Prolog 是维护这组子句常用的声明式语言方法。

• IBM Watson 的 DeepQA ：它结合了多种基于信息检索、基于知识和自动推理的方法，利用约 100 种不同方法和知识库来源生成候选答案，经证据评分和合并后，在 2011 年的《危险边缘》游戏中超越人类表现。此后，IBM 将其应用于多个领域，成效不一。
• 问答系统性能指标