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What Algorithm/method do I use for a Question Answering System's Question Processing?

質問応答システムの可能なアルゴリズムを検索してきましたが、使用できると思う唯一のことですがParsing、最後の質問で解析について質問しましたが、そこにある回答では使用できないと思いますか?(わからない）。

使用する私の考えはParsing、質問を単語ごとに分割してから、どの種類の単語 (名詞、形容詞、動詞など) が言われているかを判断する単語のストレージを通過することです。私の使用目的はParsing、質問のトピックを削除するか、むしろ決定することです。

私のもう一つのアイデアは、ChatterBot. Chatterbot は単語のクエリを使用しますか? 私が間違っていなくて、それらの単語が別の単語に割り当てられている場合は修正してください。クエリから単語をランダムに選択します。

例: ユーザーの発言: Hello > ChatterBot の可能な応答: Hi,Hello,Hey

質問応答で使用できる方法/アルゴリズムが何であるかはよくわかりません。ウィキペディアの投稿を読みました: http://en.wikipedia.org/wiki/Question_answeringしかし、使用するアルゴリズムがよくわかりませんでQuestion Processing。

ありがとうございました。

PS: Javascript で開発しています。Q = 質問

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単純なベイズ分類器を使用して、質問を見て主題を判断できます。大量のトレーニング データとかなり狭いドメインが必要になります。

この問題に対する洗練された対応には、非常にうまく説明するには私のスキルレベルを少し超えている多くの機械推論手法が含まれます。私の考えは、各単語がそれに隣接する 1 つまたは 2 つの単語に対してエッジを持つマルコフ ネットワークを使用することです。一連のテストが各単語に適用され、その単語が考えられる意味の 1 つに属している可能性が高いことを示します (たとえば、大文字の場合、マークは名前である可能性が高くなりますが、次の単語が「a」の場合は、おそらく動詞の意味。)そこから、マシンは文の実際の意味を判断しようとすることができます。これは、想像を絶するほど大量のトレーニング データの使用に依存します。

Coursera の Probabilistic Graphical Models クラス (おそらく彼らの NLP クラスも) は、この分野のスキルを身に付けたい場合に最適なリソースです。(私がこれについて何かを知っている唯一の理由は PGM です!)

于 2012-08-31T17:57:49.960 に答える
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これは素晴らしい本です。NLP や質問応答システムに関連する多くの情報を得るために読む必要があるかもしれませんhttp://www.amazon.com/Speech-Language-Processing-2nd-Edition/dp/0131873210

この本には、優れたシステムを開発するのに役立つ完全なセクション (V.Applications) があります。ただし、この本は理論とアルゴリズムのみを説明していることに注意してください (コードは含まれません)。

テキストのみを解析することではありません。より良い回答を提供するには、コンテキストを理解する必要があります。実際には、いくつかのキーワードを抽出し、他のすべてを無視する必要があります。

また、キーワード (単語の袋)、アルゴリズム (TF/IDF) などのトピックを読むこともできます。

于 2012-09-02T00:56:40.250 に答える