基于统计学习的自然语言对话系统的设计与实现

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摘要：通过对大规模自然语言语料库的学习和优化多阶Markov链实现了语料的存储和语言信息统计，基于此我们建立了一个语言统计模型。通过该模型可进行答案文本的自动组织，并通过关键词扩展及改进的TF—IDF算法实现了对对话的主题识别与跟踪；采用基于句子相似度的计算模型进行问答式对话的答案筛选。实现了桌面和在线版本的两个人机对话平台。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=27740095

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关键词：自然语言 统计学习 统计学 学习的 Markov 自然语言处理 问答系统 马尔可夫模型 信息论 TF—IDF