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問答系統 - 教育百科
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國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | question answering system |
| 日期： | 2003年6月 |
| 出處： | 資訊與通信術語辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 能夠接受自然語言且具有完善的資訊檢索功能，因而能回答問題的系統。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_問答系統 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | question answering (QA) systems |
| 作者： | 葉鎮源 |
| 日期： | 2012年10月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 問答系統（question answering systems）泛指所有允許使用者利用自然語言（即人類語言）詢問問題，並依據輸入問題提供相關答案的資訊系統；系統回傳的答案必須提供足夠的資訊（例如：包含答案前後文的語句或段落），讓使用者能夠驗證其相關性和正確性。有別於資訊檢索系統（即所謂的搜尋引擎）以關鍵字組合的型式進行搜尋，且僅傳回包含查詢關鍵字的高度相關文件集合；問答系統具備分析、理解使用者問句的機制，得以正確判別問題的意圖及答案類型，並嘗試提供使用者明確的問題解答。舉例來說，當使用者詢問「現任（2011年）的美國總統是誰？」時，問答系統會提供該問題的答案是「巴拉克‧歐巴馬（Barack Obama）」。 圖 1: 問答系統架構資料來源：“Natural language question answering: the view from here,” by Hirschman, L., & Gaizauskas, R., 2001, Natural Language Engineering, 7(4), p.275-300.問答系統主要包括六項功能模組（如圖1）：問題分析（question analysis）、文件前處理（document collection preprocessing）、候選文件選取（candidate document selection）、候選文件分析（candidate document analysis）、答案擷取（answer extraction），以及答案生成（response generation）。這些模組在實作上會因系統需求的考量不同而有所增減。各個模組的功用簡述如下：（1）問題分析模組：分析使用者詢問的自然語言問句，通常包括查詢建構與答案類型（answer type）判別步驟。前者建構資訊檢索所需的查詢組合，而後者則是依據問句意圖解析答案的類型，例如：「誰（who）」類型的問句，其答案須為「人名」；（2）文件前處理模組：文件資料庫中的文件提供問答系統尋找與擷取答案的資料來源，因此必須事先經過前置處理過程（例如：斷詞切字、索引建置等），以利後續搜尋答案時能夠即時進行檢索找到相關文件；（3）候選文件選取模組：透過資訊檢索系統的輔助，可以從文件資料庫中比對尋找出可能包含問題解答的相關文件，甚至縮小範圍到擷取出相關的語句或段落；（4）候選文件分析模組：進行候選文件的深度分析，例如：詞性（part-of-speech）的標記、專有名詞（named entity）的辨識等語意（semantic）或語句型態（syntactic）的解析處理；（5）答案擷取模組：從候選文件中擷取出可能的正確答案，並考慮答案類型與答案在文件語句或段落的位置等資訊進行分數計算，據以排序所有可能的答案；（6）答案生成模組：將答案回傳給使用者以回答問題，而答案的呈現可以依據使用者的需求而有不同的表達方式。一般而言，前述問答系統的功能模組可進一步群組簡化成三個核心部份，依序是問句分析、資訊檢索，以及答案擷取。簡單來說，整體問答系統運作的流程乃是將自然語言問句經過「問句分析」取得關鍵字查詢組合及答案類型；接著經過「資訊檢索」搜尋文件資料庫中可能包含問題答案的所有高度相關文件、語句或段落；最後，「答案擷取」則是從這些相關文件中抽取、辨識出符合答案類型的候選答案，同時進行排序後將最合適的答案回傳給使用者。Hirschman, L., & Gaizauskas, R. (2001). Natural language question answering: the view from here. Natural Language Engineering, 7(4), 275-300.Maybury, M. T. (ed) (2004). New directions in question answering. Menlo Park, CA: AAAI Press/The MIT Press.Strzalkowski, T., & Harabagiu, S. (eds.) (2006). Advances in open domain question answering. Dordrecht, The Netherlands: Springer. |
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參考資料： Hirschman, L., & Gaizauskas, R. (2001). Natural language question answering: the view from here. Natural Language Engineering, 7(4), 275-300.Maybury, M. T. (ed) (2004). New directions in question answering. Menlo Park, CA: AAAI Press/The MIT Press.Strzalkowski, T., & Harabagiu, S. (eds.) (2006). Advances in open domain question answering. Dordrecht, The Netherlands: Springer. |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_問答系統 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士