基于表面模式的结构化数据问答系统

### 基于表面模式的结构化数据问答系统 #### 1. 问答系统概述 问答（Q&A）系统旨在将用户的问题映射到一个答案，答案可以从文本语料库中提取，也可以从数据库中检索。由于非结构化文档（尤其是互联网上的文档）数量众多，问答系统在文本中寻找答案变得尤为重要。常见的研究方法有自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和基于模板的方法，其中基于模式（也称为基于模板）的方法很受欢迎，因为它能取得较好的效果。 #### 2. 模式相关研究 - **模式分类**：有不表示任何语义的模式和能检索术语间语义关系的语义模式。问题模式通常与答案模式相关联，精确的答案类型对于获取准确答案很重要。 - **模式定义**： - Soubbotin定义的模式是由预定义字符串序列、字符串的无序组合和定义模式组成的丰富模式。 - Sneiders使用的模式是将连续标记集替换为实体槽的规则字符串。 - 还有一种创新的模式定义，由一个必需模式（规则模式）和一个禁止模式组成。 - Finkelstein - Landau和Morin正式定义了与信息提取任务相关的形态句法模式，公式如下： \[A = A_1 \cdots A_i \cdots A_j \cdots A_n\] 其中 \(A_k\)（\(k \in [1, n]\)）表示模式的一个项，该项是文本的一部分，对句子边界没有先验约束。一个项被定义为组成单词的有序标记集。该方法采用了句法同构假设。 - **句法同构假设**： \[ \begin{cases} \exists(i, j) \\ A \sim B \\ win(A_1, \cdots, A_{i - 1}) = win(B_1, \cdots, B_{j - 1}) \\ win(A_{i + 1}, \cdots, A_{i + 1}) = win(B_{j + 1}, \cdots, B_{j + 1}) \end{cases} \Rightarrow A_i \sim B_j \] 这意味着如果两个模式 \(A\) 和 \(B\) 等价，并且可以将它们拆分为由相同标记组成的相同窗口，那么这两个模式的其余项（\(A_i\) 和 \(B_j\)）具有相同的句法功能。 - **新的模式表述**：提出了一种复合模式的表述，不依赖于句法同构。描述模式的类别包括标记本身（TOKEN）、标记的词性（POS）、疑问词（WHQ）、标记的词干（LEMMA）、与领域本体中已知概念相关的术语（ENTITY）、数据仓库数据模型中定义的对象（SL(DIM)、SL(MEA) 或 SL(MEM)）或对现有模式的引用（PATTERN）。还允许表示与句法假设相关的句法关系和领域本体中定义的语义关系，并且可以指定标记引用。此外，使用经典通配符指定基数，并定义了用于解析模式的语法。 #### 3. 系统架构与实现细节 - **系统架构**：系统通过一个抽象层（语义层）与数据仓库（DW）交互，在该层上表达查询，无需考虑数据连接。技术查询由该层的对象组成，聚合操作会自动计算。 - **各组件介绍**： - **问题处理**： - 目标是分析用户的问题，使用浅层NLP技术避免耗时的处理。 - 步骤如下： 1. 当新问题提交且用户未指定问题语言时，对问题进行分析。 2. 根据SAP TextAnalysis语言识别工具定义的语言规则对问题进行标记化。 3. 命名实体识别（NER）识别用户问题中的命名实体，包括业务实体。 4. 将一组英语问题模式与用户问题进行匹配。 5. 使用与这些初始模式相关的技术查询生成表示查询的图，这些图用于答案处理组件生成潜在候选答案。 6. 系统的最后一个组件将正确地向用户显示答案（原始数据和/或最佳关联可视化）。 - **模式匹配**： - 分析解析后的用户输入并检索相似模式。模式学习方法尚未完全实现，其目标是在无法检索到相似现