[论文解读] Architecture of an Ontology-Based Domain-Specific Natural Language Question Answering System

P M Athira, M. U. Sreeja+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 13, 2013

Natural Language Processing Techniques参考文献 9被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于本体的自然语言问答系统架构，用于领域特定的问答任务，通过自然语言处理与本体推理技术，提升查询理解能力与答案精确度。该系统通过四个模块化组件——问题处理、文档检索、文档处理和答案生成——实现了对复杂自然语言问题的领域特定答案的生成，准确率达到94%。

ABSTRACT

Question answering (QA) system aims at retrieving precise information from a large collection of documents against a query. This paper describes the architecture of a Natural Language Question Answering (NLQA) system for a specific domain based on the ontological information, a step towards semantic web question answering. The proposed architecture defines four basic modules suitable for enhancing current QA capabilities with the ability of processing complex questions. The first module was the question processing, which analyses and classifies the question and also reformulates the user query. The second module allows the process of retrieving the relevant documents. The next module processes the retrieved documents, and the last module performs the extraction and generation of a response. Natural language processing techniques are used for processing the question and documents and also for answer extraction. Ontology and domain knowledge are used for reformulating queries and identifying the relations. The aim of the system is to generate short and specific answer to the question that is asked in the natural language in a specific domain. We have achieved 94 % accuracy of natural language question answering in our implementation.

研究动机与目标

• 通过整合领域特定本体，提升传统问答系统的语义理解能力，以更好地理解自然语言问题。
• 解决在特定领域中以高精度处理复杂自然语言问题的挑战。
• 设计一种模块化架构，支持问题重述、文档检索以及基于本体知识的准确答案提取。
• 通过利用领域知识和本体中编码的语义关系，提升答案的特定性与相关性。

提出的方法

• 该系统采用四模块架构：问题处理、文档检索、文档处理和答案生成。
• 问题处理包括句法与语义分析、分类以及基于本体关系的重述。
• 文档检索由基于本体概念与关系的重述查询引导。
• 文档处理使用自然语言处理技术提取相关内容，结合本体驱动的消歧义与关系识别。
• 通过问题意图与文档内容之间的语义匹配，基于领域本体实现答案提取与生成。
• 利用本体与领域知识，将自然语言查询映射为形式化表示，并指导答案选择。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于本体的推理在特定领域中如何提升自然语言问答的准确性？
• RQ2 何种模块化架构能够实现对特定领域上下文中复杂自然语言问题的有效处理？
• RQ3 自然语言处理与本体知识在多大程度上能够增强查询重述与答案精确度？
• RQ4 整合领域知识在多大程度上提升了系统处理模糊或复杂问题的能力？

主要发现

• 所提出的基于本体的NLQA系统在回答领域特定自然语言问题方面达到了94%的准确率。
• 本体知识的整合显著提升了查询重述与复杂问题语义理解的能力。
• 模块化架构实现了职责的有效分离，增强了问答流水线的可维护性与可扩展性。
• 自然语言处理技术与本体驱动的推理相结合，提升了答案的特定性与相关性。