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基于本体的智能答疑系统研究的任务书

一、背景

随着互联网技术的发展，人们对于信息获取与知识传播的需求也越来越

频繁。智能问答系统应运而生，它为人们提供了便捷的问答、搜索、咨

询服务。然而，现有的智能问答系统并不能满足用户的需求，其覆盖率、

准确率等方面存在一定问题。

近年来，语义Web技术（SemanticWeb）的发展提供了基于本体的答疑

系统的可能。基于本体的答疑系统采用知识图谱与本体语义模型，将人

类的知识存储在计算机上，可以实现真正意义上的语义化搜索。基于本

体的答疑系统不仅能够实现基于关键词的搜索，同时还能够实现问题的

自然语言处理、概念和实体的识别、问题推理及答案生成等多种功能。

本研究旨在利用本体语义模型，设计和实现一个基于本体的智能答疑系

统，提高问答系统的覆盖率与准确率。

二、研究任务

1.设计和实现基于本体的知识图谱模型

本研究要求设计和实现一个基于本体的知识图谱模型，将人类的知识存

储在计算机上，以便于答疑系统的实现。该模型应包含概念层（Concept）

和实体层（Instance），并且能够实现概念和实体的识别与分类。

2.分析并设计基于本体的智能问答流程

本研究要求分析并设计一个基于本体的智能问答流程，包括自然语言处

理、问题推理、答案生成等多个环节。该流程应具备高效、准确、可扩

展等特性，适应不断增长的知识库。

3.实现基于本体的智能问答系统原型

本研究要求基于上述的知识图谱模型和智能问答流程，实现一个基于本

体的智能问答系统原型。该系统应具备模板问答、自由问答、关联问答

等多种功能，并能够对用户的问题进行多维度的解析和处理，实现高效、

准确的答案反馈。

4.评估基于本体的智能问答系统的性能

本研究要求基于上述的智能问答系统原型，评估其性能，包括答案准确

率、响应速度、扩展性、用户满意度等指标。同时，分析系统的不足之

处，提出改进建议。

三、研究计划

第一年：

1.收集、整理和建立领域知识库

2.设计和实现基于本体的知识图谱模型

第二年：

1.分析并设计基于本体的智能问答流程

2.实现基于本体的智能问答系统原型（第一版）

第三年：

1.优化系统性能，提高答案准确率、响应速度等指标

2.实现基于本体的智能问答系统原型（第二版）

3.对比评估两个版本的系统性能，分析其优缺点及改进方向

四、预期成果

1.基于本体的知识图谱模型

2.基于本体的智能问答流程

3.基于本体的智能问答系统原型（第一版、第二版）

4.系统性能评估报告和改进建议

五、参考文献

1.G.Antoniou,F.vanHarmelen.SemanticWebPrimer[M].MITPress,

2004.

2.L.Bao,W.Wu.Researchonintelligentquestion-answeringsystem

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TechnologyEdition),2016,46(1):192-197.

3.L.Cui，L.Chen，X.Wang.ResearchofaQuestionAnswering

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ConferenceonComputerScienceandSoftwareEngineering(CSSE2020).

4.D.Qiang,L.Rong,Z.Bin.ResearchonIntelligentQuestion

AnsweringSystemBasedonOntologyandNaturalLanguage

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5.Y.Xie,J.Yu,X.Li.Designandimplementationofintelligentcustomer

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