程树东，胡 鹰

(太原科技大学计算机科学与技术学院,山西 太原 030024)

0 引 言

在机械行业，矫直机是冶金工业生产中对板材矫直时必不可少的设备。宋凯等[1]比较详细地介绍了全液压矫直机的结构和技术特点。但以前主要是由人工进行操作控制。随着机器学习的快速发展，国家也大力推动各行各业与人工智能的深度融合，创新生产力，促进经济发展。在此形势下，矫直机也借助人工智能技术实现智能化，解放生产力。张凯等[2]利用分类学习粒子群优化算法取得了使液压矫直机控制性能更佳的参数组合。由于矫直机智能控制系统的性能对金属板材矫直质量起着关键作用，而知识的质量与数量又是决定矫直机智能控制专家系统性能的重要因素，因此，构建一种高效的机械领域知识库问答系统，以解决机械领域的知识快速获取很有必要。信息抽取(Information Extraction)是把非结构化文本数据进行结构化处理，以便于机器处理。据此，本文提出通过信息抽取技术完成对知识的自动获取建立知识库，并结合BI-LSTM-CRF模型建立知识库问答系统。

自动问答系统通常被定义为这样一种任务：用户将以自然语言描述的问题提交到一个系统中,系统在自动理解用户问题的基础上输出答案。其主要有开放域问答系统和面向限定领域问答系统2个研究方向。然而当前,研究的热点主要是开放域问答系统。面向限定领域问答系统与开放域问答系统的不同点主要在于:限定领域的问答系统能利用大量领域相关知识来提高系统的实用性。……