摘 要
在信息科技快速发展及大数据背景下，如何提高自动答疑系统的运行效率与使用效率成为当前研究热点。在此基础上，论文对自动回答技术中涉及到的几个核心技术进行了深入的分析，并对其进行了深入的研究。在此基础上，提出了一种面向自然语言处理的自动答疑体系架构，包括：提问分析、知识库构建与管理、答案检索与产生、互动与反馈等四大模块。为了解决这一问题，论文给出了一套适合于工程实践的优化方法。针对语义理解与匹配问题，本项目拟采用语义角色标记、异质知识融合以及情境分析等方法，提升语义理解水平。在此基础上，研究基于知识的知识获取与更新策略、知识表示与结构化加工、知识品质评价与净化等关键技术，保障知识库的实时性与精确性。
关键词
自然语言处理；智能问答系统；语义理解
目 录
1 引言 1
2 自然语言处理关键技术介绍 1
2.1 分词技术 1
2.2 句法分析 2
2.3 语义理解 2
2.4 深度学习模型 2
3 基于自然语言处理的智能问答系统设计 3
3.1 问题理解与分析模块 3
3.2 知识库构建与管理 3
3.3 答案检索与生成 4
3.4 交互与反馈机制 4
4 智能问答系统优化策略 5
4.1 语义理解与匹配优化 5
4.2 知识库构建与维护 5
4.3 系统性能优化 6
4.4 用户体验优化 6
5 结论 7
参考文献 8
致 谢 9
