本文作者:郑诚;刘娇丽;项珑;成功正常投稿发表论文到《计算机技术与发展》2014年01期,引用请注明来源400期刊网!
【摘要】:传统的搜索引擎返回的数据太过庞大,很多情况下用户不能快速地找到自己要的答案。在这种情况下,文中引入FAQ系统。FAQ中如何找到最佳匹配答案,是文中的研究重点。改进了传统的VSM模型,使得它能更好地体现问题中词的权重。重点引入了LDA模型,并用计算机故障领域内的文档资料对它进行训练,得到主题-词的概率分布。通过主题-词中词的概率分布,计算词与词的相关度,提出通过词与词间相关度计算句子与句子间相似度的算法。对两个算法进行综合,得到最终的相似度算法。文中对FAQ进行整理,得到了FAQ问答系统的雏形。通过实验分析,说明相似度算法有很好的效果。
【论文正文预览】:0引言随着科技发展,网络承载的信息量剧增,信息已处于爆炸的时代。而现在的搜索引擎,大部分还是按照关键词进行搜索。这在某种程度上阻碍了人们利用互联网进行有效的知识获取、共享和交换。对于问答系统,用户可以把整个问题直接交给问答系统,而不需要把自己的问题分解成关键字
【文章分类号】:TP391.3
【稿件关键词】:VSM相似度计算LDA(LatentDirichletAllocation)主题-词分布
【参考文献】:
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【稿件标题】:[问答系统 php论文]基于VSM和LDA模型的FAQ问答系统
【作者单位】:安徽大学计算机科学与技术学院;
【发表期刊期数】:《
计算机技术与发展》2014年01期
【期刊简介】:《计算机技术与发展》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊,计算机技术与发展杂志具有正规的双刊号,其中国内统一刊号:CN61-1450/TP,国际刊号:ISSN。计算机技术与发展杂志社由陕西省信息产业厅主管、陕西省计算机学会主办,本......更多
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