8个研究背景和意义示例,教你写计算机阅读理解论文

今天分享的是关于阅读理解的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到阅读理解等主题,本文能够帮助到你

基于基础教育知识图谱的问答系统研究与实现

这是一篇关于知识图谱,混合式问答,阅读理解,属性值补全的论文, 主要内容为在人工智能时代,互联网搜索逐步由基于关键词的信息检索向智能搜索进化。在智能搜索中,知识图谱是基础,自动问答是引擎,它们已经在很多行业发挥了重要的作用。基础教育是国民教育的基石,如何充分利用信息化手段为教师和学生提供教学支持和课后辅导帮助,是一件非常有意义的工作。本文在知识图谱基础上,针对问答系统所存在的困难与挑战进行研究,主要包括以下内容:提出一种基于知识图谱及大规模文本数据的混合式问答系统方法。模板匹配问答检索知识图谱,答案都来源于知识图谱中的知识,数据精确,质量高,但覆盖范围有限;检索式问答匹配与问题相关的文本,将置信度高的文本作为答案,覆盖范围广,但是精度低。本系统吸收了上述方法的优点,能够从精确度与覆盖度两方面互相补充,使总体性能得到提升。实现了一个知识图谱问答系统。该系统采用基础教育知识图谱与海量互联网文本为数据源,以模板匹配方法为主,检索式问答作为补充,目的是从精度和广度两方面保障系统的性能表现。构建了一个能够自动完成对实体属性值进行抽取并生成新三元组的框架。知识图谱中知识的完备程度,直接影响着知识图谱问答系统的表现,为了实现对知识图谱内容的扩充,本文针对知识图谱中已有实体缺失属性值的现象,利用“迁移学习”的方法,将机器阅读理解的解决方案应用到知识图谱属性值补全任务中。

基于卷积神经网络的初中数学问答研究

这是一篇关于问答研究,卷积神经网络,阅读理解,注意力机制的论文, 主要内容为随着互联网的不断发展,用户开始利用互联网来查询问题,获取答案。其常见的问答方式通常有借助搜索引擎以及问答社区两种。随着互联网数据的海量增长,传统的搜索引擎由于没能理解用户意图,致使搜索到的结果往往会包含大量冗余信息,导致用户仍需花费大量时间和精力从返回的结果中检索出所需的答案,随着信息技术的飞速发展,这种方式越来越难以满足用户的需求。而在以用户交互、共享为主的问答社区里,虽然减少了部分无关信息的返回,问答之间的联系相对紧密,但实时性不足,不利于提供优质、便捷的问答服务。针对上述问题,本研究基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)并引入注意力机制(Attention Mechanism)构建问答模型,并以初中数学知识问答作为切入点,为初中数学提供更加智能、精准的问答服务。本研究的主要工作如下:1.针对初中数学问答,构建卷积神经网络模型,提取自然问句中的语义特征,将自然问句转化成可用于数据库查询的逻辑语言,借助初中数学知识图谱查询相关数据,将其作为问答结果返回给用户。2.针对知识图谱难以处理的相关问答,这一类问答主要是由于知识图谱的质量与规模存在限制,导致相关问答超出图谱覆盖范围,故而难以进行相关处理。因此,本文采用阅读理解技术,构建阅读理解模型,并结合搜索引擎,实现一种检索式的问答,作为知识图谱问答的补充模块。3.针对阅读理解模型对问答文本深层次语义特征提取不足的问题,本文在阅读理解模型中引入注意力机制,该机制使得模型能够更好地捕捉问题与答案之间的语义关系,找到问答之间的规律,进而提高模型的准确率。另外,本研究将阅读理解模型中的循环神经网络结构(Recurrent Neural Network,RNN)替换为CNN结构,将模型从对答案位置的标注问题,转换成判断问答是否匹配的二分类问题,简化了运算流程,同时使得该模型更加适合数学问答。实验结果表明,在问答任务中,该模型取得了预期的效果,同时也发现了一些不足,因此考虑在今后的改进调优中加入模型融合,进一步提升问答效果。

基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统研究

这是一篇关于阅读理解,图像描述,目标检测,知识图谱的论文, 主要内容为随着船舶领域知识的快速发展和技术的不断创新,获取准确信息和解决实际问题的需求日益增长。传统的FAQ问答和基于知识图谱的问答系统在特定场景下表现良好,但它们在处理船舶领域的某些问题方面存在局限性。FAQ问答系统主要处理预定义的问题,对于新颖或长尾问题的处理能力较弱;而基于知识图谱的问答系统受限于知识图谱的覆盖范围和准确性,可能无法应对涉及领域外知识或实时更新的问题。此外,在船舶领域,许多问题不仅涉及到文本信息,还需要考虑与图像相关的信息。图像描述生成模型可以提取图像中的关键信息,将其转化为自然语言描述。通过结合阅读理解问答系统,本文可以充分利用图像描述信息,为涉及图像的问题提供更全面、准确和有洞察力的解答。因此,为了更好地处理船舶领域涉及图像信息的问题,本文将图像描述生成纳入问答系统。基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统具有更好的灵活性,可以处理开放领域问题,融合多源信息,应对复杂问题,并提供可解释性。本文详细介绍了一种基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统研究,通过整合图像描述、领域知识和自然语言处理技术,实现对船舶相关问题的准确回答。本文的主要研究内容如下:(1)本文提出了一种基于目标检测和知识增强的图像描述生成方法。首先,在目标检测阶段,该文提出了一种融合多维度信息的目标分类检测器(Fusion target classification detector,FTCD),通过该检测器获得图中的人脸、船舶及物体等目标的标签。其次,引入知识图谱,利用目标分类检测器得到的目标标签在知识图谱中查询相关知识。最后,目标的标签集合和相关知识共同送入模型进行编码;在模型的解码端引入注意力机制,用于引导模型选取合适的信息后生成图像描述。实验结果表明,与基准LBPF模型相比本文提出的方法有1%的准确率提升。实验分析表明,与基准模型相比,本文方法的性能提升主要来自于引入知识图谱和本文提出的目标分类检测器。(2)本文提出了一种基于图像描述和新闻文本的阅读理解问答模型。该模型能够结合视觉和文本信息来生成更准确和全面的答案。首先将新闻中的图像通过基于知识增强图像描述模型生成对应的描述文本,将描述文本与图像所在新闻的上下文拼接,使用预训练模型将文本转换为向量表示并输入到阅读理解问答模型中。在训练过程中,引入了上下文理解与推理模块,有助于模型捕捉文本之间的语义关系,发现潜在的知识,从而提高问答系统的准确性和可靠性。接着使用领域知识库中的数据对模型进行训练和调整,使其能够适应船舶领域的问题。最后,在模型训练过程中,通过交叉验证和调整超参数来优化模型性能。通过这种融合图像和文本信息的阅读理解问答模型,模型可以更好地理解和回答涉及视觉信息的问题,从而提高问答系统的性能。(3)本文提出并构建了面向船舶领域的阅读理解问答系统。该系统首先通过数据收集和预处理,构建了一个包含图像描述、新闻篇章、船舶标准知识和其他领域文本的船舶领域数据集。接下来,使用本文提出的基于图像描述和新闻文本的阅读理解问答模型进行答案预测。在构建好模型后,将其整合到问答系统中,以便用户输入问题并获取答案。此外,系统具备相关篇章检索的功能,以便在回答问题时能够根据用户输入的问题,从领域知识库中快速检索到与问题相关的篇章。本系统提供了一套完整的算法模型在线训练、模型管理和版本迭代功能。通过本系统,用户可以通过系统界面上传训练数据集,选择合适的算法模型,设置训练参数,并启动在线训练任务。系统会自动进行训练过程,并提供实时的训练进度和性能指标,便于用户了解模型的训练状态。

基于注意力池化机制和额外知识的事实型知识问答研究

这是一篇关于自动问答,事实型知识问答,阅读理解,注意力机制的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展以及智能手机的快速普及,数据资源呈爆炸性增长,如何在海量数据中找到自己需要的有用信息成为用户关心的问题。传统的搜索引擎基于关键词匹配技术将相关的网页返回给用户,然而,该检索技术一方面只是基于语言的浅层匹配忽略了深层的语义信息,未能理解用户的真正意图,另一方面返回的页面列表包含信息众多还需要用户进一步筛选,耗时耗力。为解决该问题,智能知识问答系统被提出,旨在利用信息检索、知识图谱和阅读理解等技术来直接回答用户的问题。近年来,由于GPU带来的运算能力的大幅度提高以及数据量的增大,深度学习在语音、图像和自然语言处理领域均有了出色的表现。本文提出了端到端的事实型实体知识智能问答框架,基于用户问题采取检索技术搜索到相关的文本段落,并利用神经网络技术在检索到的文档中抽取出事实型答案。同时,为提升自动问答的性能,我们提出了注意力池化机制和引入额外知识的优化机制。论文的主要工作如下:1)实现了端到端的事实型知识智能问答框架。包括信息检索和答案抽取模块,并比较了检索模块中的多种相似度评分机制。基于相似度计算的检索模型能够减少答案句子候选集的规模,获取的候选文本不仅为后续的抽取模型提供数据来源,其较小的候选规模还可提高抽取的准确率,减少时间损耗等,是后续答案抽取模型的基础。2)提出了基于注意力池化机制的答案抽取优化模型。答案抽取过程可建模为阅读理解任务,因此,我们在通用阅读理解框架的基础上,提出了注意力池化机制优化算法,引入了全局和局部注意力,提升了答案抽取的准确性。3)提出了基于两层注意力模型的额外知识引入机制,能将额外知识引入到通用阅读理解框架中。

面向云产品信息咨询的专家系统设计与实现

这是一篇关于云产品信息咨询,智能问答,阅读理解,ElasticSearch,专家系统的论文, 主要内容为随着云计算的发展和普及,我国云服务行业快速发展,市场规模持续扩张。当下云服务产品已趋于精细化、多元化,用户若想了解一款云产品大多是通过搜索引擎或人工咨询的方式获取云产品信息,但这些方式都无法保证用户得到信息的速度和质量。同时,现有的云产品信息咨询系统通常采用基于结构化知识库的形式对用户问题进行解答,在问题覆盖率上有较大的局限性,且结构化知识库的构建需耗费大量的人力成本。如何对现有的云产品信息进行整合管理,借助更先进的技术为用户提供全面、高效的云产品信息咨询服务,是一个巨大的挑战。针对以上问题,本文具体研究工作如下:(1)云产品文档知识库的构建。为了实现对现有云产品信息的整合管理,通过Scrapy框架对云服务提供商官网的产品文档进行爬取和处理,并将其存储到Elastic Search索引库中。针对传统关键词提取方法存在的提取粒度小、关键信息易被拆分的问题,提出一种多特征融合的关键词提取算法,通过内部紧密性和语境关联性特征计算双词短语的重要性,并与位置加权关键词提取结果进行融合排序。实验结果表明,该算法提取的关键词准确率和召回率更高,与人工标记结果一致性更高,为后续问答算法中的文档粗召回奠定基础。(2)基于多文档阅读理解的问答算法设计。为了解决多文档阅读理解的有效性和效率问题,提出一个粗召回和细召回相结合的问答算法。在粗召回阶段采用Elastic Search进行答案相关文档的快速召回以缩小答案搜索空间,在细召回阶段提出一种多文档阅读理解模型进行答案抽取,该模型引入协同注意力机制来增强问题与文章的交互,采用多任务联合训练的方式实现任务间的双向反馈,通过层次微调和难例负采样方法提高模型鲁棒性。实验结果表明,文档粗召回方法召回率可达98%以上,阅读理解模型在EM和F1指标上均优于基线模型,为智能问答功能的实现提供了算法支持。(3)面向云产品信息咨询的专家系统的设计与实现。为保证系统功能的合理性,首先从普通用户、专家用户、系统管理员的角度出发进行功能需求分析,其次确定了门户管理、智能问答、专家解答、扩展服务和管理与维护五个功能模块,最后基于Bootstrap、Django等技术,实现以智能问答为主,服务方式多样化的云产品专家系统。系统测试结果表明,该系统具有良好的性能,实现了高效的智能问答等功能和完善的后台管理功能,在云产品信息咨询领域具有重要的应用价值。

基于深度学习的开放领域自动问答系统的研究和应用

这是一篇关于深度学习,阅读理解,开放领域,自动问答的论文, 主要内容为开放领域自动问答系统旨在通过自然语言为用户提供快速便捷的信息获取方式,其在搜索引擎、智能数字助理(如小米公司的小爱同学)等方面具有广泛的应用,也越来越引起人们的注意。目前流行的自动问答系统主要包括社区问答和知识库问答,社区问答从内容社区中查找与用户问题相近的历史问题并且将其答案返回给用户作为用户问题的答案,知识库问答主要是将自然语言解析、转化为结构化的查询语句,然后查询知识图谱等知识库来获取当前问题的答案,并且答案通常为一个实体。在社区问答中,由于用户问题和已有问句都比较短,所以基于关键词匹配的检索模型很难达到较好的匹配精准度,而知识库问答由于词汇表和查询规则集都是人工编写的,所以随着数据库的扩大,最终都变得难以维护和扩充。因此,出现了一些基于神经网络技术的自动问答系统来缓解这些问题。本文主要研究自然语言阅读理解技术,并且以此为基础搭建自动问答系统,主要工作内容如下:本文提出了两个基于深度学习的机器阅读理解模型,其中一个模型是抽取式阅读理解模型,该模型最终从给定文本中抽取一个词或者连续的几个词作为问题最终的答案,另一个模型是生成式阅读理解模型,该模型结合给定文本,最终从预设的字典中自行生成答案。这两个模型都是直接对自然语言文本进行编码处理并生成答案,是端到端的模型。本文将上述模型与现有搜索引擎相结合,实现了一个基于阅读理解的开放领域自动问答系统,实验结果表明,系统综合性能优于已有的自动问答系统,并且具有良好的泛化性能,在开放领域的问题上具有较好的结果。

汽车领域智能问答系统设计与实现

这是一篇关于智能问答系统,阅读理解,信息检索,语法纠错,文本相似度算法的论文, 主要内容为在汽车客服领域,线上用户数量迅速增长,造成在线客服工作量激增。智能问答系统可大量减少在线客服工作量,为用户提供汽车问答服务,但仍然存在以下问题:(1)在高并发请求条件下,系统响应时间无法满足系统线上低延时的需求。(2)系统与汽车领域数据融合不够紧密,导致返回的答案不精准。为了提高汽车领域智能问答系统的性能及准确率,结合自然语言处理和信息检索技术,设计并实现了多层次并行集群系统结构,以提升系统性能。系统由3类集群组成,包括问答系统集群、倒排索引表集群和阅读理解模型集群。同时,设计并实现了基于汽车领域实体名称嵌入的阅读理解(RCAEE)模型,以提升答案准确率。首先,设计了问句输入和答案展示模块,为用户提供可视化交互页面,完成问题的发送及答案的展示。同时,将问题发送给问答系统集群上的问答服务,由问答服务实现系统后续所有功能。其次,设计了问句语义分析模块,对问题进行预处理操作,并纠正问题中的文本错误,同时,抽取问题中的汽车实体,为答案生成提供依据。再次,设计了答案检索算法,从倒排索引表集群中检索出候选答案,缩小答案范围,并借助文本相似度算法,对候选答案进行精排操作,进一步缩小答案范围。接着,使用设计的阅读理解模型,获取精准答案,并将阅读理解模型部署在阅读理解模型集群上,调用集群上的模型,以减少系统响应时间。最后,设计了问句答案生成模块,根据获取的精准答案,结合匹配的问句模板和抽取的汽车实体,生成最终答案。实际系统测试结果表明,在标注的6182条汽车问答测试数据集上,系统获得86.21的F1得分。在50并发请求条件下,测试1000次接口,平均响应时间为192ms。系统在功能和性能上满足应用需求。此外,在汽车问答测试数据上,RCAEE模型相比阅读理解SOTA模型,F1高0.65个点,EM高1.05个点。