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面向问答系统的答案获取方法研究与实现的开题报告
一、选题背景
随着语言技术的不断发展，人们对于自然语言处理技术的需求也越来越高。问答系统是一种支持用户输入自然语言问题并输出相应答案的人机交互系统，其应用场景涵盖了很多领域，如智能客服、智能导购、智能助手等。问答系统的核心功能就是答案的生成，而答案的生成则需要广泛的知识库支撑。因此，本次研究旨在探究一种面向问答系统的答案获取方法，以提高问答系统的准确度和实用性。
二、研究内容
本次研究的主要内容包括以下两个方面：
1.面向问答系统的答案获取方法研究与探讨
本次研究将主要探讨面向问答系统的答案获取方法。目前，问答系统答案的来源主要包括文本库和知识库两种方式。其中，文本库是通过对大量文本的挖掘和分析获得答案，而知识库则是通过对预先构建好的知识库进行查询获取答案。本次研究将重点探讨基于知识图谱的知识库获取答案的方法，对于问答系统的答案获取准确度和速度都具有重要意义。
2.面向问答系统的答案获取方法的实现
本次研究将采用Python语言实现面向问答系统的答案获取方法。首先，需要预处理知识库的数据，将数据存储到数据库中。然后，将自然语言问题转换为语义表达式，使用SPARQL查询知识库获取答案并进行处理，最后输出答案。
三、研究意义
本次研究具有如下几方面的重要意义：
1.提高问答系统答案的准确度和实用性
通过探究面向问答系统的答案获取方法，可以提高问答系统的准确度和实用性，从而更好地满足用户需求。
2.推动自然语言处理技术的发展
本次研究采用了一种基于知识图谱的答案获取方法，将有助于推动自然语言处理技术的发展和应用。
3.为问答系统的开发提供参考依据
本次研究实现的面向问答系统的答案获取方法，将为问答系统的开发提供参考依据。
四、研究方法
本次研究采用文献综述与实验相结合的方法，探讨和实现面向问答系统的答案获取方法。首先，对于相关文献和论文进行归纳总结和综述，明确面向问答系统的答案获取方法的研究热点和难点，提出研究方向和思路。然后，通过实验方法，结合Python技术实现所提出的面向问答系统的答案获取方法，分析实验结果，对研究结论进行验证。
五、论文结构
本论文将分为五个章节：
第一章：引言，介绍本次研究的背景、目的和意义。
第二章：相关技术综述，探讨了目前问答系统的瓶颈及答案获取方法的演进历程，提出本研究的研究思路。
第三章：面向问答系统的答案获取方法的研究与探讨，该章节将重点探讨基于知识图谱的知识库获取答案的方法。
第四章：面向问答系统的答案获取方法的实现，介绍了研究方法和实验过程，以及实验结果的分析。
第五章：总结与展望，结合研究成果对本次研究进行总结，探讨朝向更高级别的智能问答系统的方向。