贝叶斯网络在智能问答系统中的应用研究

摘    要

随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛的应用。然而，现有的问答系统往往面临着效率低下、回答错误、语音理解不准确等问题，难以达到高效智能的标准。本文针对智能问答系统的不足，提出了一种基于贝叶斯网络的智能问答系统设计方案。首先，通过问答系统预处理，确定用户意图及问题答案类型，然后以此构造一个贝叶斯网络，并利用其进行问题推理。为提高系统的准确性和效率，采用了基于多层神经网络的深度学习算法进行模型训练和优化，并引入加权改进算法进行语音识别和语义理解。实验结果表明，该方法在准确性和效率方面都优于传统问答系统。

关键词：贝叶斯网络、智能问答系统、语义理解

目录

摘   要 1
1智能答疑系统的研究 2
1.1智能答疑系统的发展过程 2
1.2智能答疑系统的体系结构 2
1.3智能答疑系统在我国的适用范围 2
2贝叶斯网络导论 3
2.1贝叶斯学派的基础理论 3
2.2贝叶斯网络（Bayesian Network）的理论基础 3
2.3贝叶斯网络的结构，参数和统计推断 4
3智能答疑系统研制过程中存在的问题 4
3.1关于知识与资料取得的问题 4
3.2关于 NLP的问题 4
3.3知识的表达与推断 4
4 用于智能答疑的贝叶斯网络 4
4.1智能问答系统中贝叶斯网络的应用情景 4
4.2问答系统中贝叶斯网络的知识表达和推理 5
4.3问答系统中贝叶斯网络的错误处理与优化 5
结论 5
参考文献 6
 

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