問答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-

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1、問答系統(tǒng) 1 目錄 引 言 1 第一章 研究背景 2 1.1問答系統(tǒng)研究背景 2 1.2傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)的不足 2 1.3問答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 2 1.4問答系統(tǒng)的類型區(qū)分 4 1.5問題的類型進(jìn)行區(qū)分 4 1.6中文問答系統(tǒng)研究 5 1.7相關(guān)評(píng)測(cè) 5 第二章 系統(tǒng)分析 6 2.1市場(chǎng)調(diào)查 6 2.2問答系統(tǒng)的問題分析 6 2.3問題分類 6 2.4問題相似性判定 7 2.5關(guān)鍵詞擴(kuò)展 8 第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 10 3.1數(shù)據(jù)庫(kù)的需求分析 10 3.2數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 10 3.3E-R模型 12 第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 15 4.1系統(tǒng)工作原理介紹

2、 15 4.2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖 16 4.3系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法 16 4.4注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 19 4.5注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 32 4.6 系統(tǒng)首頁(yè)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 34 4.7用戶提問模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 38 4.8問題顯示模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 41 4.9問題回答模塊的登錄與實(shí)現(xiàn) 44 4.10后臺(tái)管理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 45 第五章 系統(tǒng)測(cè)試 47 第六章 總結(jié) 48 致謝 49 參考文獻(xiàn) 50  引 言 問答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是用簡(jiǎn)治、準(zhǔn)確的答案回答用戶用自然語言提出的問題。在人工智能和自然語言處理領(lǐng)域，問答系統(tǒng)都有著較長(zhǎng)的歷史。1950年英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(A．M．T

3、urin8)在論文“Computing Machinery and Intelligence”中形象地指出了什么是人工智能，以及機(jī)器應(yīng)該達(dá)到的智能標(biāo)準(zhǔn)。也就是通過自然語言問答的方式，判斷機(jī)器是否具有智能。20世紀(jì)70年代隨著自然語言理解技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了第一個(gè)實(shí)現(xiàn)用普通英語與計(jì)算機(jī)對(duì)話的人機(jī)接口LUNAR，該系統(tǒng)是伍德(W．Woods)于1972年開發(fā)用來協(xié)助地質(zhì)學(xué)家查找、比較和評(píng)價(jià)阿波羅一號(hào)飛船帶回的月球巖石和土壤標(biāo)本的化學(xué)分析數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。 本文將簡(jiǎn)要介紹國(guó)內(nèi)外問答系統(tǒng)研究的進(jìn)展情況。并且針對(duì)問答系統(tǒng)中的一個(gè)難點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了討論。并給出如何識(shí)別用戶搜索關(guān)鍵字的方法。第一章 研究背景

4、 1.1問答系統(tǒng)研究背景 隨著因特網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上流通的信息日益增加，它已儼然成為巨大的訊息流通交換平臺(tái)，要在如此大量的數(shù)據(jù)庫(kù)中找尋有用的數(shù)據(jù)著實(shí)不易，通常會(huì)藉助于搜索引擎的功能來達(dá)成，然而以關(guān)鍵詞為主的搜索引擎常會(huì)找出所有相關(guān)的信息，但是其中也包含許多無用的數(shù)據(jù)，用戶浪費(fèi)很多時(shí)間瀏覽不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已成為人們獲取信息的重要手段。目前，世界上最大的搜索引擎Google能夠搜索的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量已經(jīng)超過了百億。 傳統(tǒng)的搜索引擎存在很多不足的地方，其中主要有三個(gè)方面： 一是以關(guān)鍵詞的邏輯組合來表達(dá)檢索需求 二是返回的相關(guān)性信息太多 三是以關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)的索引，停留在語

5、言的表層，而沒有觸及語義，因此檢索效果很難進(jìn)一步提高。 以上兩點(diǎn)使得人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的海量信息中快速準(zhǔn)確地找到自己所需要的信息變得越來越困難。 1.2傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)的不足 傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)雖然可以對(duì)用戶提出的問題給出確定的答案，但是這些問答系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源是基于一個(gè)固定的文檔集合，尚且不能滿足用戶的各種各樣的需求。 利用互聯(lián)網(wǎng)上的資源是有效的解決之道 互聯(lián)網(wǎng)上具有豐富的信息，是問答系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的理想資源，因此將問答系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，就變得非常必要。這也就促使了基于互聯(lián)網(wǎng)的問答系統(tǒng)的出現(xiàn)和發(fā)展的問答系統(tǒng)的出現(xiàn)和發(fā)展。 1.3問答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 問答系統(tǒng)的概念雖然提出的時(shí)間并不長(zhǎng)，但已經(jīng)形成

6、發(fā)展出了一些比較成熟的系統(tǒng)。 美國(guó)麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室于1993年開發(fā)出來的START，系統(tǒng)(http://www.ai.mit.edu/projects/infolab/start.html)是全世界第一個(gè)基于Internet的問答系統(tǒng)。START系統(tǒng)旨在為用戶提供準(zhǔn)確的信息，它能夠回答數(shù)以百萬的英語問題，主要包括與地點(diǎn)相關(guān)的問題(城市、國(guó)家、湖泊、天氣、地圖、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、政治和經(jīng)濟(jì)等)、與電影相關(guān)的問題(片名、演員和導(dǎo)演等)、與人物相關(guān)的問題(出生日期、傳記等)以及與詞典定義相關(guān)的問題等。該系統(tǒng)采用基于知識(shí)庫(kù)和基于信息檢索的混雜模式，系統(tǒng)還保留著原來的兩個(gè)知識(shí)庫(kù)，"START KB

7、”和“Internet Public Library"。如果用戶提出的問題屬于這兩個(gè)知識(shí)庫(kù)的范疇，START就直接利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)返回比較準(zhǔn)確的回答。反之，START系統(tǒng)將問題解析得到查詢的關(guān)鍵詞，通過搜索引擎得到相關(guān)信息，通過后續(xù)處理得到準(zhǔn)確而簡(jiǎn)潔的回答返回給用戶。比如提出一個(gè)問題“Who was Bill Gates? ", START系統(tǒng)回答“Cofounder,Microsoft. Born William H. Gates on October 28, 1955，Seattle,Washington. "。同時(shí)系統(tǒng)還返回一個(gè)關(guān)于“Bill Gates"網(wǎng)頁(yè)鏈接，如果用戶希望了解更詳

8、細(xì)的信息時(shí)就可以瀏覽改網(wǎng)頁(yè)。 美國(guó)華盛頓大學(xué)開發(fā)的MULDER系統(tǒng)(http://mulder.cx/)是最早實(shí)現(xiàn)的基于Internet的全自動(dòng)的問答系統(tǒng)。該系統(tǒng)沒有知識(shí)庫(kù)，而完全利用Internet上的資源得到答案。對(duì)于一個(gè)問題，MULDER系統(tǒng)返回的不是唯一的答案，而是一組候選回答，并利用統(tǒng)計(jì)的方法給每一個(gè)回答賦值一個(gè)權(quán)重，稱之為置信度。比如，對(duì)于一個(gè)問題“Who was the fast American in space?" ,MULDER系統(tǒng)的返回的候選答案中，"Alan Shepard”具有70%的置信度，"John Glenn”具有15%的置信度。同時(shí)在每一個(gè)答案下面給出相關(guān)的

9、網(wǎng)頁(yè)鏈接和該網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的摘要。 AskJeeves ( Who was Bill Gates?"，系統(tǒng)在文本回答的基礎(chǔ)上還將顯示一張Bill Gate的照片。作為一個(gè)商用系統(tǒng)，AskJeeves的服務(wù)種類很多，不僅僅可以查找Web網(wǎng)頁(yè)，也可以采用圖片、新聞、產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)源，從而得到所需的信息。AskJeeves系統(tǒng)中的問題分析部分是依賴手工完成的，為了能夠正確理解用戶的查詢AskJeeves雇傭了數(shù)百專職人員構(gòu)造問題模板，并為這些問題模板中常見的問題進(jìn)行了緩存。系統(tǒng)的問題模板雖然能夠細(xì)化和明確用戶的需求，但由于需要人工產(chǎn)生和維護(hù)的，工作量非常大。 美國(guó)密歇根大學(xué)開發(fā)的AnswerBus （

10、( answers。 新加坡開發(fā)的LAMP為了更加正確的理解用戶的查詢意圖，列出了person，organization，location，date，time。money，percent等7種查詢類別讓用戶進(jìn)行選擇，LAMP不是返回網(wǎng)頁(yè)鏈接，而是直接返還答案。LAMP所在網(wǎng)址p.nus.edu.sg/cgi-bin/smadellz/lamp_query.pl 此外，南加州大學(xué)利用自然語言處理、文本摘要等技術(shù)，開發(fā)的Webclopedia系統(tǒng)在各項(xiàng)評(píng)測(cè)中也取得了很好的效果;美國(guó)Language Computer公司的問答系統(tǒng) ( 國(guó)內(nèi)復(fù)旦大學(xué)開發(fā)的原型系統(tǒng)（FDUQA）己經(jīng)具有了初步的

11、效果，同時(shí)哈爾濱工業(yè)大學(xué)（金山客服）和中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所也在從事該領(lǐng)域的研究。 1.4問答系統(tǒng)的類型區(qū)分 問答系統(tǒng)(Question Answering System, QA)是信息檢索系統(tǒng)的一種高級(jí)形式。它能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。其研究興起的主要原因是人們對(duì)快速、準(zhǔn)確地獲取信息的需求。問答系統(tǒng)是目前人工智能和自然語言處理領(lǐng)域中一個(gè)倍受關(guān)注并具有廣泛發(fā)展前景的研究方向。 1.5問題的類型進(jìn)行區(qū)分 問答系統(tǒng)問答問題的類型進(jìn)行區(qū)分：詢問人(如:誰發(fā)現(xiàn)了北美洲?)、詢問時(shí)間（如：人類哪年登錄月球？）、詢問數(shù)量（如：珠穆朗瑪峰有多高？）、詢問定義（如：什么是

12、氨基酸？）、詢問地點(diǎn)和位置（如：芙蓉江在重慶市哪個(gè)縣？）、詢問原因（如：天為什么是藍(lán)的？）。問答系統(tǒng)分類如圖1.1 問答系統(tǒng) 限定域 問答系統(tǒng) 開發(fā)域 問答系統(tǒng) 基于常用提問集 問答系統(tǒng) 機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù) 問答系統(tǒng) 自由文本 問答系統(tǒng) 網(wǎng)絡(luò) 問答系統(tǒng) 固定資料庫(kù) 問答系統(tǒng) 單文本 問答系統(tǒng) 圖1.1 問答系統(tǒng)分類 從系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)來看，自動(dòng)問答系統(tǒng)一般包括三個(gè)主要組成部分:問題分析、信息檢索和答案抽取。 目前國(guó)際上，問答系統(tǒng)的研究方興未艾，許多大的科研院所和著名公司，都積極參與到該領(lǐng)域的研究，其中比較著名的如MICROSOFT、IBM、MIT、Un

13、iversity of Amsterdam、National University of Singapore、University of Zurich、University of Southern California、Columbia University等等，國(guó)內(nèi)在問答系統(tǒng)方面的研究相對(duì)國(guó)外較為不足，主要有中科院計(jì)算所、復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院、香港城市大學(xué)、臺(tái)灣中研院等一些單位。 1.6中文問答系統(tǒng)研究 中文問答系統(tǒng)相對(duì)于英文有如下幾個(gè)方面的難點(diǎn)或不足之處： 連寫：中文是連續(xù)書寫，分詞是漢語言處理的基礎(chǔ)。中文問答系統(tǒng)由于是句子級(jí)別的信息檢索，要分析句子，首先要分

14、詞。 形態(tài)：漢語缺乏狹義的形態(tài)變化，如英文中的主動(dòng)被動(dòng)語態(tài)，完成時(shí)進(jìn)行時(shí)等，形態(tài)對(duì)于計(jì)算機(jī)就是標(biāo)記，有利于計(jì)算機(jī)的處理。 語法：漢語語法靈活，句子各成分之間的關(guān)系靠詞序、“意合”、虛詞，變化較多。 語義：一詞多義、同音詞、同義詞、近義詞等，以及豐富的表達(dá)方式，上下文依賴度高，省略語等都是計(jì)算機(jī)處理的難點(diǎn)。 語法研究：面向計(jì)算機(jī)處理的中文語法研究不足，如中文問答系統(tǒng)需要的關(guān)于中文句型形式化、不同句型之間的轉(zhuǎn)換的研究資料極少。 相關(guān)資源：缺乏包括語法、語義詞典等中文語言學(xué)資源和相關(guān)生熟語料，國(guó)外這方面強(qiáng)得多，如TREC就提供的相當(dāng)數(shù)量的可用于英文問答研究和評(píng)測(cè)的語料。 中文

15、問答系統(tǒng)需要在現(xiàn)有的中文信息處理技術(shù)基礎(chǔ)上，充分研究和利用問答的特性與需求，通過各種方法解決和克服(或暫時(shí)回避)以上難點(diǎn)和困難，設(shè)計(jì)和開發(fā)問答系統(tǒng)。 1.7相關(guān)評(píng)測(cè) 自1999 年文本檢索會(huì)議( Text Retrieval Conference ,簡(jiǎn)稱TREC) 引入問答系統(tǒng)評(píng)測(cè)專項(xiàng)(Question Answering Track ,簡(jiǎn)稱QA Track) 后,人們對(duì)基于自然語言的問答系統(tǒng)再次產(chǎn)生了濃厚的興趣,在近些年的TREC 比賽中,QA Track 是最受關(guān)注的評(píng)測(cè)項(xiàng)目之一。 日語問答評(píng)測(cè)平臺(tái)Question Answering Challenge (QAC) 是從2002

16、年開始的,每?jī)赡昱e辦一屆。自NTCIR-5開始，其CLQA專項(xiàng)中加入中文評(píng)測(cè)語料，但目前尚未見有簡(jiǎn)體中文。 由IST Programme of the European Union 資助的Cross Language Evaluation Forum (CLEF) 在2003 年設(shè)立第一屆多語言問答系統(tǒng)評(píng)測(cè)(Multilingual Question Answering) 項(xiàng)目,并計(jì)劃每年舉辦一次。第二章 系統(tǒng)分析 2.1市場(chǎng)調(diào)查 在正式立項(xiàng)之前必須進(jìn)行可行性分析，而可行性分析的基礎(chǔ)是對(duì)系統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)查。市場(chǎng)調(diào)查主要由兩部分組成：一般調(diào)查和信息需求初步調(diào)查。一般調(diào)查包括找出相近的站點(diǎn)，

17、對(duì)這些站點(diǎn)的網(wǎng)址宣傳方法、主頁(yè)設(shè)計(jì)、文字?jǐn)⑹龅惹闆r進(jìn)行了分析，并了解整個(gè)人才交流的運(yùn)作情況，充分發(fā)揮本網(wǎng)站的優(yōu)勢(shì)。信息需求初步調(diào)查是通過發(fā)E-mail和討論組的方式對(duì)部分人才和企業(yè)進(jìn)行調(diào)查了解。 本系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔、友好，操作簡(jiǎn)便易用，在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮人才網(wǎng)站的特點(diǎn)，力求簡(jiǎn)潔，避免花哨的內(nèi)容，以沖淡主題，做到個(gè)人用戶與企業(yè)用戶兼顧，使系統(tǒng)簡(jiǎn)潔實(shí)用、易操作。 2.2問答系統(tǒng)的問題分析 問題分析即通過對(duì)問題的語法、語義結(jié)構(gòu)等進(jìn)行解析，獲取該問題的關(guān)鍵詞，提取問題的焦點(diǎn)、確定問題類型和答案類型等等。問題分析部分主要完成以下幾部分工作：確定問題的類型、提取出問題的關(guān)鍵詞、依據(jù)問題的類型等因素對(duì)關(guān)鍵詞

18、進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展。從自然語言處理的視角來看，還要對(duì)問題進(jìn)行分詞以及詞性標(biāo)注等分析過程，有些問答系統(tǒng)還對(duì)問題進(jìn)行句法分析和語義分析。 2.3問題分類 在TREC 2003和2004中，QA主任務(wù)把問題分成3類進(jìn)行分別處理。這3類問題是陳述類問題(FactoN)、列表類問題(Nst)和定義類問題(defin小ons)c1551。唐素勤在教學(xué)自動(dòng)問答系統(tǒng)中把問題分為求知性提問與求證性提問兩類u“3。求知性提問即用戶從系統(tǒng)中獲取未知知識(shí)，如“什么是知識(shí)抽取?”；求證性提問指用戶提問前已具備了某些相關(guān)的知識(shí)，通過問答對(duì)自身已有的模糊知識(shí)或不完整知識(shí)進(jìn)行驗(yàn)證、澄清或補(bǔ)充，如“情報(bào)學(xué)專業(yè)的本科階段名稱是信

19、息管理與信息系統(tǒng)嗎?”。 問題從形式上分為疑問、設(shè)問、反問或特指問、是非問；從目的上分為查找信息、驗(yàn)證事實(shí)、收集資料；從性質(zhì)上分為開放型、封閉型“V’；按照復(fù)雜程度分為是非問題、選擇問題、特指性問題、語境性問題、推理性問題、概括性問題、專家性問題。如表2.1所示。 表2.1 問題分類 是非問題 選擇問題 特指性問題 語境性問題 推理性問題 概括性問題 專家性問題 是非問題(封閉型)：數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)是一“回事嗎? 選擇問題(封閉型)：數(shù)據(jù)挖掘與文本挖掘。哪個(gè)概念的范疇更大? 特指問題：在情報(bào)學(xué)博士生導(dǎo)師隊(duì)伍中。哪一位的博土學(xué)位取得最早(誰是擁有博士學(xué)位最早的情報(bào)學(xué)博導(dǎo)

20、)? 統(tǒng)計(jì)型問題：情報(bào)學(xué)博士點(diǎn)有哪幾家? 過程型問題：數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)需要哪些步驟? 關(guān)系型問題：知識(shí)管理與知識(shí)工程有何區(qū)別，有何聯(lián)系? 原因型問題：現(xiàn)在，為什么沒有本科階段的情報(bào)學(xué)? 推理性問題：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中挖掘，發(fā)現(xiàn)的結(jié)果是知識(shí)；那么信息分析是對(duì)信息進(jìn)行分析，研究出的結(jié)果就是情報(bào)嗎?(根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)系推論信息分析與情報(bào)研究的關(guān)系) 概括性問題：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中挖掘．文本挖掘就是從文本中挖掘，那么XX挖掘就是從XX中挖掘嗎? 專家性問題：數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)有何區(qū)別?在研究所讀研究生與在高校讀研究生有何不同? 上述關(guān)于問題的分類并不是很好，例如。專家性問題指只

21、有專家才能回答的問題，問題的專業(yè)性非常強(qiáng)，也可能是概括性的，也可能涉及推理。問答系統(tǒng)中少有反義疑問句。 針對(duì)于不同類型的問題制定相應(yīng)的答案抽取規(guī)則，以便在答案抽取階段應(yīng)用這些規(guī)則來抽取問題的答案。大部分的自動(dòng)問答系統(tǒng)部是按照事先規(guī)定好的類別進(jìn)行分類。但是這種分類還是存在很多不足的地方，人為因素太多，而且分類太粗，并不能完全符合實(shí)際的要求。所以也有一部分研究人員提出對(duì)問題自動(dòng)分類的思想。首先收集大量的問題作為訓(xùn)練語料，然后通過程序統(tǒng)計(jì)出經(jīng)常出現(xiàn)的疑問短語。例如通過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)詢問原因的線索詞有“區(qū)別是什么?”、“有什么區(qū)別”、“有何差異’性?”。 2.4問題相似性判定 除了對(duì)問題類型進(jìn)行分析以

22、外，有的問答系統(tǒng)還使用問題庫(kù)進(jìn)行間題的相似性判定。系統(tǒng)包括一個(gè)常問問題(FAQ)庫(kù)，把用戶經(jīng)常提問的問題及其答案存儲(chǔ)起來。有了問題庫(kù)。光拿用戶的提問到FAQ庫(kù)中進(jìn)行搜索，查找有沒有相同的問題。如果有，就可以直接把FAQ庫(kù)中這個(gè)問題的答案返回；如果沒有，查找是否有相似的問題。這樣，對(duì)于用戶常問的問題，問答系統(tǒng)就可以很快給出答案，不需要經(jīng)過復(fù)雜的處理，而且還能保證答案的正確性。所以有了FAQ庫(kù)之后，既能提高問答系統(tǒng)的效率。又能提高準(zhǔn)確性?！妒f個(gè)為什么》、新浪的愛問、百度的知道、網(wǎng)易的知識(shí)人、網(wǎng)上咨詢以及專家問答系統(tǒng)等資源都是很好的FAQ庫(kù)。 問題形似型判定主要體現(xiàn)在主題相似、結(jié)構(gòu)相似、格相似以

23、及文法相似。結(jié)構(gòu)相似屬于語法方面的范疇，格相似屬于語義方面的范疇，間法相似屬于語用方面的范疇。問題相似性判定的原則為：格相似強(qiáng)于結(jié)構(gòu)相似，結(jié)構(gòu)相似強(qiáng)于主題相似。格相似與結(jié)構(gòu)相似就能確定問題相似了，幾乎不需要考慮主題。主題的考慮主要用在目標(biāo)文獻(xiàn)檢索的確定上。如“知識(shí)管理與知識(shí)工程有何區(qū)別?”與“工程管理與工商管理有什么區(qū)別?”，這兩個(gè)問題的主題完全不同，屬于兩個(gè)不同的領(lǐng)域；而結(jié)構(gòu)非常相似，“X與Y有何區(qū)別?”；語義格也非常相似(可以說是相同)，即求di財(cái)erence＜x，y＞，在前一個(gè)問題中，x，y分別為數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，后一個(gè)問題中x，y分別為工程管理與工商管理。問法相似指的是同一個(gè)問題使用

24、不同的問法，目前還很難從技術(shù)上解決語用的問題。 基于常見問題集的問答系統(tǒng)類似于基于實(shí)例的機(jī)器翻譯系統(tǒng)?；趯?shí)例的機(jī)器翻譯系統(tǒng)是查找最相似的翻譯例句，然后對(duì)句中不同的部分根據(jù)詞表?yè)Q成相應(yīng)的詞即可。而基于常見問題集的問答系統(tǒng)則是查找最相似的間句，卻不能把不同的詞簡(jiǎn)單替換，如果強(qiáng)制性替換，首先要有題對(duì)庫(kù)。基于實(shí)例的機(jī)器翻譯直接使用雙語詞典，而問答系統(tǒng)卻很難有題對(duì)庫(kù)，至少要使用三元組概念或者語義概念關(guān)系的語義詞典，或者本體。例如首都＜中國(guó)，北京＞，首都＜英國(guó)，倫敦＞。因此，從這點(diǎn)上來講，基于常見問題集的問答系統(tǒng)在回答新問題時(shí)，比基于實(shí)例的機(jī)器翻譯在翻譯新句時(shí)要困難。 關(guān)鍵詞提取 在用戶提問的

25、問題中，需要提取對(duì)后續(xù)檢索系統(tǒng)有用的關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞主要由名詞、動(dòng)詞、形容詞、限定性副詞等實(shí)詞組成。疑問詞和一些常用的“吧、了、的”等詞就應(yīng)該被過濾掉。有一些問答系統(tǒng)還可以把關(guān)鍵詞分為兩種：一般關(guān)鍵詞和核心關(guān)鍵詞。核心關(guān)鍵詞也稱“必須含有關(guān)鍵詞”。核心關(guān)鍵詞指這些關(guān)鍵詞必須在答案句子中含有，而一般性關(guān)鍵詞可以不被答案句子包含。核心關(guān)鍵詞由專有名詞、限定性副詞(如最大、最高、最快等)、時(shí)間組成。之所以要制定“必須含有”的關(guān)鍵詞原則是因?yàn)樗鼈儗?duì)問題有極強(qiáng)的限定性作用，如果不含有它們的句子幾乎不可能是正確的答案。例如：?jiǎn)栴}是“情報(bào)學(xué)的第一個(gè)博士點(diǎn)在哪個(gè)學(xué)校?”而檢索的結(jié)果應(yīng)該是“武漢大學(xué)”或者“武漢大

26、學(xué)于1990開始招收情報(bào)學(xué)博士”，而不是“北京大學(xué)于1998年開始招收情報(bào)學(xué)博士”，因?yàn)檫@顯然不是用戶想得到的結(jié)果，之所以出現(xiàn)這種情況的原因就在于非常重要的關(guān)鍵詞“第一個(gè)”沒有包含在答案句子中。如果加上“必須含有”的關(guān)鍵詞這個(gè)限制，那么這個(gè)答案就不會(huì)被檢索出來，因此通過這些關(guān)鍵詞的作用可以極大地提高檢索的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞被賦予不同的權(quán)重，在檢索句子時(shí)這些權(quán)重用來計(jì)算句子的權(quán)重。通常名詞、限定性副詞會(huì)有比較高的權(quán)重。 2.5關(guān)鍵詞擴(kuò)展 為了提高檢索系統(tǒng)的召回率，一般的問答系統(tǒng)都對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。由于在問題空間和文檔空間之間存在著天然的語義鴻溝，使用基于問題分析直接提取的關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢，常常不能

27、獲得滿意的效果。因?yàn)樵诖鸢付温渲心承┰~常常不是原來問題的關(guān)鍵詞而是這些關(guān)鍵詞的擴(kuò)展。例如：?jiǎn)栴}是“搜索引擎中anchor文件指的是什么?”，答案的句子是“把錨庫(kù)文本變成順排索引，存到文檔索引庫(kù)里，并用錨庫(kù)所指向的doclD進(jìn)行關(guān)聯(lián)”在問題中使用的是“anchor”，而在答案中卻采用了“錨庫(kù)”這個(gè)詞匯。這就造成關(guān)鍵詞查詢失敗，因此需要對(duì)關(guān)鍵詞做適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展常用的關(guān)鍵詞擴(kuò)展方式有：名詞同義詞擴(kuò)展和語義蘊(yùn)涵擴(kuò)展、動(dòng)詞同義詞擴(kuò)展(意義用法相同的詞)、根據(jù)問題類型擴(kuò)展。部分工作在有些系統(tǒng)中由一個(gè)叫做“檢索提問生成器”的組件完成，它采用不同的方法生成擴(kuò)展后的檢索式。如把詞的形態(tài)變化和導(dǎo)出詞作為檢索詞。問答系

28、統(tǒng)中通常可以采用《同義詞詞林》、WordNet、HowNet等同義詞詞典進(jìn)行查詢關(guān)鍵詞的擴(kuò)展。還有一些問答系統(tǒng)通過統(tǒng)計(jì)的辦法來擴(kuò)展關(guān)鍵詞。這種方法需要大量的問題和答案語料來進(jìn)行訓(xùn)練。每一類的問題所對(duì)應(yīng)的答案一般都有某種共同的特性口。例如，對(duì)于詢問地點(diǎn)的問題，答案中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“在、位于、坐落在、地處”等關(guān)鍵詞。所以通過統(tǒng)計(jì)，找出這些詞后，就可以把它們添加到查詢式中。 關(guān)鍵詞擴(kuò)展雖然提高了系統(tǒng)的召回率，但如果擴(kuò)展不適當(dāng)會(huì)極大地降低檢索的正確率，因此一般的問答系統(tǒng)對(duì)關(guān)鍵詞的擴(kuò)展都是很謹(jǐn)慎的。這些系統(tǒng)往往都對(duì)關(guān)鍵詞的擴(kuò)展添加很多限制條件，例如只對(duì)名詞的關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。另外還有一些問答系統(tǒng)是用檢索返回

29、來的相關(guān)文檔對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。擴(kuò)展后的關(guān)鍵詞的重要性往往比從問題中提取的關(guān)鍵詞的重要性低，為了提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，很多問答系統(tǒng)又對(duì)關(guān)鍵詞賦予權(quán)重，以此來區(qū)分他們之間的重要性。 關(guān)鍵詞擴(kuò)展屬于問題分析模塊，因?yàn)殛P(guān)鍵詞擴(kuò)展旨在解決問題涉及哪些詞；而檢索式的構(gòu)造屬于文檔檢索模塊，因?yàn)闄z索式構(gòu)造旨在解決這些關(guān)鍵詞和目標(biāo)文獻(xiàn)之間可能的相關(guān)關(guān)系。 第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 3.1數(shù)據(jù)庫(kù)的需求分析 根據(jù)系統(tǒng)需求，可以列出以下數(shù)據(jù)項(xiàng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： 用戶表：包括用戶名、密碼、真實(shí)姓名、用戶積分、性別、電話、生日、密碼保護(hù)問題及答案； 問題表：包括問題編號(hào)、提問者、問題題干、提問時(shí)間、分類名稱、子類名稱

30、、圖片、最佳答案編號(hào)； 答案表：包括答案編號(hào)、答案內(nèi)容、問題編號(hào)、回答者、回答時(shí)間、提問者評(píng)論、好評(píng)次數(shù)； 管理員表：用戶名、密碼、密碼保護(hù)問題及答案； 問題父類表：包括問題分類； 問題子類表：分類名稱、子類名稱； 3.2數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如以下各表表示 表3.1 用戶表(aa_user) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 username varchar(20) N 　 主鍵 用戶名 password varchar(200) N 　 　 密碼 name varchat(20) N 　 　 真實(shí)姓

31、名 integral int Y 　 　 用戶積分 sex varchar(4) N 　 　 性別 phone varchar(11) Y 　 　 電話 date date Y 　 　 生日 question1 varchar(100) Y 　 　 密保問題1 question2 varchar(100) Y 　 　 密保問題2 question3 varchar(100) Y 　 　 密保問題3 answer1 varchar(100) Y 　 　 答案1 answer2 varchar(10

32、0) Y 　 　 答案2 answer3 varchar(100) Y 　 　 答案3 注：用戶表保存用戶相關(guān)信息，如用戶名、密碼、電話號(hào)碼等信息。這些都屬于用戶隱私，需要采用一定的安全措施對(duì)用戶信息進(jìn)行管理。 表3.2 問題表(aa_question) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 Q_ID long N 自動(dòng)增長(zhǎng) 主鍵 問題編號(hào) username varchar(20) N 　 外鍵 提問者姓名 problem varchar(500) N 　 　 問題 time date N 　 　

33、 提問時(shí)間 type varchar(20) N 　 　 分類名稱 sub_type varchar(20) N 　 　 子類名稱 picture varchar(100) Y 　 　 圖片 A_ID long Y NULL 外鍵 最佳答案 表3.3 答案表(aa_answer) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 A_ID long N 自動(dòng)增長(zhǎng) 主鍵 答案編號(hào) Q_ID long N 　 外鍵 問題編號(hào) content text N 　 　 答案內(nèi)容 username

34、varchar(20) N 　 外鍵 回答者 time date N 　 　 回答時(shí)間 comment varchar(100) Y 　 　 提問者評(píng)論 good int Y 0 　 好評(píng)次數(shù) 表3.4管理員表(aa_manager) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 username varchar(20) N 　 主鍵 用戶名 password varchar(200) N 　 　 密碼 type varchar(20) N 　 　 用戶類型 question1 varc

35、har(100) Y 　 　 密保問題1 question2 varchar(100) Y 　 　 密保問題2 question3 varchar(100) Y 　 　 密保問題3 answer1 varchar(100) Y 　 　 答案1 answer2 varchar(100) Y 　 　 答案2 answer3 varchar(100) Y 　 　 答案3 注：管理員表記錄了管理員的各種信息，用戶名和密碼是用戶登錄時(shí)的身份驗(yàn)證機(jī)制求職招聘狀態(tài)描述將為用戶提供有效的求職招聘路徑，這不僅有利于管理員對(duì)用戶的管理，同時(shí)也利

36、于用戶自己的管理與維護(hù)。 表3.5 問題分類(aa_question_type) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 type varchar(20) N 　 Y 分類名稱 表3.6 問題分類2(aa_question_subType) 字段名 數(shù)據(jù)類型 是否為空 默認(rèn)值 備注 字段說明 sub_type varchar(20) N 　 主鍵 子類名稱 type varchar(20) N 　 外鍵 分類名稱 3.3E-R模型 為了把用戶的數(shù)據(jù)要求清晰明確地表達(dá)出來，通常要建立一個(gè)概念性的數(shù)據(jù)模型（也稱

37、為信息模型）。概念性數(shù)據(jù)模型是一種面向問題的數(shù)據(jù)模型，是按照用戶的觀點(diǎn)來對(duì)數(shù)據(jù)和信息建模。它描述了從用戶角度看到的數(shù)據(jù)，它反映了用戶的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，且與在軟件系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法無關(guān)。 最常用的表示概念性數(shù)據(jù)模型的方法，是實(shí)體—聯(lián)系方法（Entity—Relationship Approach）。這種方法用ER圖描述現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體，而不涉及這些實(shí)體在系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法。用這種方法表示的概念性數(shù)據(jù)模型又稱為ER模型。ER模型中包含“實(shí)體”，“聯(lián)系”和“屬性”。在本系統(tǒng)中，問題父類與問題子類的關(guān)系是一對(duì)多的關(guān)系（1：N），問題與答案是一對(duì)多的關(guān)系（1：N）,問題、答案與用戶之間的關(guān)系是（1：N）如圖3.

38、1，問題父類與問題子類間的關(guān)系3.2所示。在本系統(tǒng)數(shù)據(jù)表中用到的主鍵有： 管理員表中的username字段（管理員名）； 問題表中的Q_ID字段（問題編號(hào)）； 答案表中的A_ID字段（答案編號(hào)）； 用戶表中的username字段（用戶名）； 問題父類表中的type字段（父類名稱）； 問題子類表中的sub_type字段（子類名稱）；  問題父類 問題子類 屬于 父類名稱 子類名稱 1 N 圖3.2問題父類與問題子類間的關(guān)系 問題表 問題內(nèi)容 提問時(shí)間 問題父類 問題圖片 問題子類 問題編號(hào) 最佳答案 答案表 答案編號(hào) 答案內(nèi)容 回答時(shí)間

39、 回答者 好評(píng)次數(shù) 提問者評(píng)論 用戶表 密碼保護(hù)答案 性別 積分 真實(shí)姓名 密碼 用戶名 生日 密碼保護(hù)問題 屬于 屬于 N N 1 1 圖3.1 問題答案與用戶間的關(guān)系 參照完整性是保證在主鍵（被參照表中）和外鍵之間的關(guān)系總是得到維護(hù)。對(duì)兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表（主表和從表）進(jìn)行操作數(shù)據(jù)的插入和刪除的時(shí)候，通過參照完整性保證它們之間的數(shù)據(jù)的一致性。 用戶自定義完整性，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)根據(jù)起數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境的不同，往往還需要一些特殊的約束條件。它反應(yīng)某一具體應(yīng)用所涉及的數(shù)據(jù)必須滿足的語義要求。對(duì)于用戶自定義完整性可以通過數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，也可以通過程序代碼來實(shí)現(xiàn)。由

40、于程序設(shè)計(jì)的靈活性和便捷性，在整個(gè)系統(tǒng)的調(diào)試過程中對(duì)于不完善的地方只需對(duì)代碼進(jìn)行修改而不用更改數(shù)據(jù)庫(kù)，因此在系統(tǒng)中采用了程序代碼來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶自定義完整性的約束。 第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 4.1系統(tǒng)工作原理介紹 本系統(tǒng)采用B/S結(jié)構(gòu)(Browser/Server,瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu))和基于Web服務(wù)兩種模式，是一個(gè)適用于Internet環(huán)境下的模型結(jié)構(gòu)。只要用戶能連上Internet,便可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)求職招聘求職的內(nèi)容。系統(tǒng)工作原理圖如圖4.1所示： 圖 4.1 系統(tǒng)工作原理圖 系統(tǒng)的工作流程包括以下一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)： (1)用戶注冊(cè)。在每一個(gè)用戶使用該系統(tǒng)之前需

41、要注冊(cè)，系統(tǒng)會(huì)將用戶輸入的信息記錄到用戶模型中。 (2)用戶登陸。用戶輸入用戶名和密碼后，系統(tǒng)驗(yàn)證是否正確并決定用戶是否能進(jìn)入進(jìn)行求職招聘。 (3)問題搜索。用戶在搜索框中輸入要搜索的關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，當(dāng)用戶輸入多關(guān)鍵字的時(shí)候要用“空格”隔開。系統(tǒng)將根據(jù)用戶的輸入對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行拆分和對(duì)相關(guān)內(nèi)容搜索。 (4)問題發(fā)表。用戶單擊我要提問，在彈出的網(wǎng)站中輸入問題，進(jìn)行發(fā)表問題，問了進(jìn)一步將問題闡釋清楚積分達(dá)到100（含）分以上的用戶在發(fā)表問題的時(shí)候可以附加一張不超過50Kb的JPG格式圖片。提問一次將花費(fèi)積分5 (5)問題回答。用戶單擊我要回答，在彈出的網(wǎng)站可以選擇自己想要回答的問題，回答問題一

42、次將增加積分5，如果回答的問題被提問者采納為最佳問題將獲得5分的獎(jiǎng)勵(lì)。 (6)用戶信息管理。其中包括對(duì)用戶信息的查詢和修改，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)修改后的用戶信息重新自動(dòng)合成網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。 (7)后臺(tái)管理。管理員通過后臺(tái)可以對(duì)用戶、問題及答案進(jìn)行管理?？梢詫⒉缓戏ǖ男畔⒑蛺阂庥脩暨M(jìn)行刪除 。 4.2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖 數(shù)據(jù)流圖（Data Flow Diagram，簡(jiǎn)稱DFD）能精確地在邏輯上描繪系統(tǒng)的功能、輸入、輸出和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等，擺脫了物理內(nèi)容，是描繪系統(tǒng)邏輯模型的最主要的工具。 經(jīng)過系統(tǒng)詳細(xì)調(diào)查分析以及用戶需求分析，我們得到了新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流圖。 如圖4.2用戶登錄數(shù)據(jù)流圖： 圖4.2登錄數(shù)據(jù)流圖

43、 4.3系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法 用戶信息初始化算法 通過前面幾章的分析，我們已經(jīng)知道用戶信息是求職招聘導(dǎo)航的基礎(chǔ)。由用戶模型可以了解，個(gè)人信息是用戶登陸個(gè)性化網(wǎng)上人才招聘系統(tǒng)的入口；求職招聘記錄則是根據(jù)用戶的求職招聘進(jìn)度動(dòng)態(tài)更新提供內(nèi)容、求職招聘狀態(tài)提示的必要條件。所以設(shè)計(jì)好用戶信息輸入算法對(duì)后面的智能導(dǎo)航有著重要作用。用戶信息是在第一次使用系統(tǒng)注冊(cè)時(shí)輸入的。 該算法中牽涉的數(shù)據(jù)有：用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中的用戶信息管理表、職位信息表。算法主要功能是通過接收用戶輸入或選擇的信息初始化用戶模塊中有關(guān)信息，以下便是該算法所涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和詳細(xì)過程。 輸入：1）用戶輸入的信息，如姓名，密碼等。

44、 2）用戶選擇的信息，如用戶求職招聘狀態(tài)等。 輸出：用戶模塊信息初始化。 算法的主要步驟如下： (1)初始化，包括打開數(shù)據(jù)庫(kù)aa_user、建立相關(guān)控件與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接等； (2)將用戶信息管理表、用戶狀態(tài)表各添加一條記錄； (3)讀取各文本控件或列表控件中用戶輸入或選擇的信息到各表中對(duì)應(yīng)的字段中； (4)結(jié)束。 檢索算法 用戶打開網(wǎng)頁(yè)后在文本框中輸入關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，系統(tǒng)將根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，并返回和關(guān)鍵字相關(guān)的信息，若用戶輸入的是多關(guān)鍵字系統(tǒng)將對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行拆分，然后搜索所有含有相關(guān)信息的記錄返回給用戶界面： (1) 用戶關(guān)鍵字，并進(jìn)行提交； (2) 從提

45、交表單中提取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相應(yīng)判斷； (3) 連接數(shù)據(jù)庫(kù)，建立記錄集，用查詢語句對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢； (4) 將結(jié)果進(jìn)行加工顯示給用戶； (5) 結(jié)束； 算法流程圖如圖4.3所示： 開始 開始 初始化系統(tǒng) 輸入關(guān)鍵字并提交 判斷用戶輸入，若為多關(guān)鍵字則進(jìn)行拆分 根據(jù)關(guān)鍵字查詢數(shù)據(jù)庫(kù) 返回查詢結(jié)果并進(jìn)行加工 將加工后的結(jié)果顯示到用戶界面 圖4.3 搜索算法流程圖  4.4注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 在本系統(tǒng)中，將會(huì)有一些公用頁(yè)面，即每個(gè)文件或部分文件都會(huì)用到的文件，在使用這些文件時(shí)，只需要一個(gè)包含語句‘即可，這樣大大

46、減少了代碼的冗余，同時(shí)也使編碼簡(jiǎn)單，減少了許多工作量。主要的公用文件包括：conn.php文件、logout.php文件、is_login.php等。 (1)conn.php 文件 對(duì)于程序中建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接和關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接的操作，最好放在一個(gè)包含文件中，這樣便于維護(hù)和修改。前面一部分為建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接的語句，其中mysql_connect為建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接的對(duì)象，mysql_select_db為數(shù)據(jù)庫(kù)連接字符串，它表明了數(shù)據(jù)庫(kù)連接的物理路徑以及采用的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，這里采用的是MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

47、d="123456"; $db="aa"; //連接服務(wù)器 mysql_connect($host,$user,$password) or die("SORRY! 鏈接服務(wù)器失?。?); //鏈接數(shù)據(jù)庫(kù) mysql_select_db($db) or die ("SORRY! 打開數(shù)據(jù)庫(kù)失敗！"); mysql_query("SET NAMES gb2312"); ?> (2)is_login.php 文件 is_login.php是用戶權(quán)限驗(yàn)證文件，方便調(diào)用和維護(hù)減少代碼冗余。 (3)logout.php 文件 logout.php文件是用戶退出文件，改文件用于關(guān)閉和

48、刪除用戶SESSION。 其他一些公用文件的代碼這里將不一一列舉。 系統(tǒng)公用頁(yè)面 用戶注冊(cè)頁(yè)面 用戶注冊(cè)界面如圖4.4所示。用戶必須填寫以下內(nèi)容，這便于對(duì)用戶的管理以及用戶的安全性。用戶注冊(cè)頁(yè)面的信息是用戶進(jìn)入系統(tǒng)的有利憑證。該頁(yè)面涉及的主要PHP文件為register.php文件。 圖4.4注冊(cè)頁(yè)面