孙 弋,李 直

(西安科技大学 通信与信息工程学院,西安 710054)

随着人工智能技术的快速发展,各行各业都展开了对人工智能技术在本领域应用的探索,以求将人工智能技术应用到所属行业.由于计算成本的迅速降低和新一代无线通讯技术等面向行业领域的广泛应用,各行业基于网络技术产生了大量结构化和半结构化领域知识数据,新产生的数据具有数据体量巨大、所含信息量大、整体数据蕴含应用价值巨大的特点,但对于特定领域的信息检索,传统的搜索引擎由于涉及面广,搜索出来的结果过于宽泛,用户还是需要花费额外时间进行二次查找.以高考志愿填报为例,在这种专业性较强的领域,使用传统搜索引擎得到的结果往往会出现二义性问题,这种差错往往会影响到考生将来的学业规划.本文利用基于知识图谱构建技术构建出来的垂直领域知识库[1,2]进行智能问答系统开发,使用HanLP(Han Language Processing)中文分词工具对用户提出的问题进行分词处理,提取出其中的实体关键信息,之后采用朴素贝叶斯分类器对提取出的关键信息进行分类[3],最后根据区分出的问题类别,从构建好的垂直领域知识库进行信息检索和答案返回,最终实现面向垂直领域的智能问答系统[4–6].

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