本文是为大家整理的智能问答主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为智能问答选题相关人员撰写毕业论文提供参考。
1.[期刊论文]人工智能在智能问答系统中的应用
期刊：《智能建筑与城市信息》 | 2021 年第 003 期
摘要：为进一步推动知识的传播与获取,采筑联合华侨城、哈尔滨工业大学和行业优秀供应商研发了""智能问答系统,将知识储备进一步转换为问答系统.文章从智能问答系统的定义、设计方案、组织构成介绍了采筑智能问答平台的功能特点和产品架构,能够协助专业工作更高效顺利的进行采购知识问答,推动各行业智能化、专业化发展.
关键词：人工智能；智能问答；系统
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2.[期刊论文]基于深度学习的虚拟学术社区智能问答研究
期刊：《情报杂志》 | 2021 年第 004 期
摘要：[目的/意义]作为科研人员知识获取、交流与利用的重要场所,虚拟学术社区资源具有数量多、价值高等特征,探索智能问答服务在社区的理论、方法与应用,对推动学术资源高效检索与利用,促进知识服务创新具有重要意义.[方法/过程]梳理虚拟学术社区研究现状与目前知识服务存在的不足,联合双向长短期记忆网络()、文本相似度等技术作为支撑,基于注意力机制的CNN的智能问答方式构建学术社区内资源的智能问答模型,增加注意力分支以抽取细粒度特征,提高检索速度,提升科研效率.[结果/结论]智能化技术的应用实现学术资源的深度聚合,实现传统信息交互与智能化新技术的协同发展,提升了学术资源利用率,扩大信息资源共建共享.
关键词：虚拟学术社区；智能问答；深度学习；卷积神经网络
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3.[期刊论文]基于中文医疗知识图谱的智能问答系统设计与实现方法
期刊：《中国数字医学》 | 2021 年第 002 期
摘要：目的:构建基于中文医疗知识图谱的智能问答系统,使人们通过人机交互的方式就能完成简单的自我诊疗.方法:通过词性标注的方法获取用户提出问句中的医疗实体,再利用结合基于共享层的卷积神经网络(SH-CNN)与词频-逆文本频率(TF-IDF)算法的混合算法来计算出系统中与问句语义最接近的问题模板.最后根据获取问题模板的问句类型以及问句中的医疗实体构建语句,从知识图谱中检索答案返回给用户.结果:该系统具有较强的问题解答能力,回答准确率达90.7％.结论:基于医疗知识图谱的问答系统为用户提供了快速准确的答案,可在一定程度上缓解医疗资源紧缺的矛盾,是医疗领域信息化的必然趋势.
关键词：知识图谱；智能问答；模板匹配
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4.[期刊论文]面向变压器智能运检的知识图谱构建和智能问答技术研究
期刊：《全球能源互联网》 | 2020 年第 006 期
摘要：针对电力公司在开展变压器设备运检过程中存在的非结构化文本数据难以利用、全口径数据难以深度融合、设备知识应用深度较浅等难题,基于语义网、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术,对开展设备智能管理的关键技术进行了研究,提出了支撑变压器智能管理的智能技术框架,包括非结构化文本智能识别与提取、以设备为中心的设备知识表示与存储、设备知识服务应用三部分;形成了设备语义提取模型、设备语义相似度计算模型、基于深度神经网络的智能问答模型等三个智能模型;总结了该技术在变压器设备状态评价报告自动化审核、设备信息灵活查询、基于设备故障知识的辅助诊断三个场景的应用成果;提出了基于知识的设备智能技术下一步研究的方向.
关键词：智能运检；知识图谱；变压器故障辅助诊断；智能问答
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5.[期刊论文]基于智能问答的充电站智能交互终端技术研究
期刊：《价值工程》 | 2020 年第 007 期
关键词：智能问答；充电站；智能交互终端
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6.[学位论文]基于知识图谱的事实型智能问答方法研究
目录
著录项
学科：软件工程
授予学位：硕士
年度：2021
正文语种：中文语种
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7.[学位论文]基于LSTM Topic-CNN模型的医疗智能问答算法研究
目录
第一个书签之前
著录项
学科：工业工程
授予学位：硕士
年度：2021
正文语种：中文语种
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8.[学位论文]面向旅游领域的智能问答系统设计与实现
目录
著录项
学科：计算机技术
授予学位：硕士
年度：2021
正文语种：中文语种
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9.[学位论文]基于知识图谱的股票智能问答研究
目录
封面
声明
中文摘要
英文摘要
目录
第一章 引言
1.1 绪论
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 论文主要研究内容
1.3 论文组织结构
第二章 相关研究综述
2.1 知识图谱
2.1.1 知识图谱概述
2.1.2 知识图谱可视化
2.1.3 知识图谱在金融领域的应用
2.2 问答系统
2.2.1 问答系统概述
2.2.2 问答系统分类
2.2.3 问答系统在金融领域的应用
2.3 基于知识图谱的问答系统的研究现状
2.4本章小结
第三章 知识图谱的构建
3.1 背景知识
3.2 数据分析
3.2.1数据来源
3.2.2数据采集和处理
3.3知识图谱构建
3.4以股票领域知识图谱为例
3.5 本章小结
第四章 基于知识图谱的问答系统构建
4.1 系统结构
4.2 问题分析
4.2.1 同义词替换
4.2.2 语义相似度计算
4.3 本章小结
第五章 实验结果及分析
5.1金融新闻数据
5.2知识图谱构建结果分析
5.2.1三元组抽取结果
5.2.2知识图谱可视化
5.3问题模板
5.4问答结果评价
5.4.1评价指标
5.4.2系统性能分析与比较
5.5问答系统原型
5.6本章小结
第六章 总结与展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
附录1 问句模板
致谢
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果著录项
学科：金融学
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
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10.[学位论文]基于机器阅读理解的中文智能问答技术研究与实现
目录
封面
声明
中文摘要
英文摘要
目录
第一章绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文的主要工作和创新
1.4 论文结构安排
第二章相关理论和技术
2.1 机器阅读理解任务介绍
2.2.1 词性标注
2.2.2 命名实体识别
2.2.3 文本相似度计算
2.3.1 Norm 技术
2.3.2 Dropout技术
2.3.3 Residual Network
2.3.4 FFNN
2.4 序列编码相关模型介绍
2.4.1 Bi-LSTM
2.4.2 Transformer
2.5 机器阅读理解模型架构
2.5.1 基于深度学习的阅读理解架构
2.5.2 基于迁移学习的阅读理解架构
2.6 阅读理解模型的检验
2.7 本章小结
第三章基于文本挖掘的训练集构建
3.1 数据集介绍和分析
3.1.1 数据集和解决方案介绍
3.1.2 数据集分析
3.2.1 文本预处理
3.2.2 文本特征集构建
3.3 中间结果和答案训练集的构建
3.3.1 基于Rouge 相似度分步查找策略的标签集构建
3.3.2 文章片段的切分策略
3.3.3 文章片段的正负样本均衡策略
3.4 本章小结
第四章基于迁移学习的BERT-wwm-MLFA阅读理解模型设计
4.1 基于融合机制的全注意力方法设计
4.2.1 基线BERT-wwm模型介绍
4.2.2 基于MLFA的BERT-wwm-MLFA 模型实现
4.3 基于多答案边界矩阵的答案抽取模块设计
4.3.1 答案抽取模块及损失函数的实现
4.3.2 改进型多答案抽取模块及损失函数实现
4.4 基于对抗训练的模型健壮性优化方法实现
4.5 答案数目分类模型实现
4.6 本章小结
第五章实验结果及分析
5.1 实验环境
5.2 训练参数设置
5.3 模型各部分实验结果及分析
5.4 对比模型各实验结果及分析
5.5 本章小结
第六章中文智能问答系统的构建
6.1 系统概述
6.2 检索模块
6.3 智能问答模块
6.4 数据存取模块
6.5 用户交互
6.5.1 注册登录
6.5.2 智能问答
6.6 本章小结
第七章总结与展望
7.1 工作总结
7.2 未来工作展望
致 谢
参考文献著录项
学科：计算机技术
授予学位：硕士
年度：2020
正文语种：中文语种
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