郭 輝，王 琲，劉 飛

（1.新疆醫(yī)科大學(xué)第五附屬醫(yī)院，新疆 烏魯木齊 830011；2.新疆維吾爾自治區(qū)人民醫(yī)院，新疆 烏魯木齊 830001；3.新疆醫(yī)科大學(xué)圖書館，新疆 烏魯木齊 830017）

1 引言

自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)是一種使用自然語(yǔ)言提問和回答的搜索引擎，其特點(diǎn)是可以利用對(duì)問題的語(yǔ)義分析提供給用戶精確簡(jiǎn)潔的問題答案。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)是通過人機(jī)對(duì)話，采用自然語(yǔ)言問答的方式獲取信息的系統(tǒng)，可用于知識(shí)工程、信息檢索、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域［1］2-4。本文對(duì)我國(guó)自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的文獻(xiàn)進(jìn)行調(diào)研與分析，文獻(xiàn)調(diào)研的數(shù)據(jù)來源為中國(guó)知網(wǎng)（CNKI），選取的文獻(xiàn)時(shí)間范圍設(shè)定在2000年至2020年，采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法得出文獻(xiàn)計(jì)量分析結(jié)果，包括學(xué)科領(lǐng)域分布、文獻(xiàn)的年度分布、機(jī)構(gòu)分布、高頻關(guān)鍵詞及基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的熱點(diǎn)主題，以便了解和掌握我國(guó)自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，為未來的研究提供一定的理論參考。

2 數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計(jì)分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

利用CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)檢索自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)。首先將“問答系統(tǒng)”選為主題詞，考慮到“問答技術(shù)”“知識(shí)問答”“智能問答”也是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)方向，因此再將“問答技術(shù)”“知識(shí)問答”“智能問答”也選為主題詞。最終構(gòu)建出如下檢索式：

主題=（“問答系統(tǒng)”O(jiān)R“問答技術(shù)”O(jiān)R“知識(shí)問答”O(jiān)R“智能問答”）。

利用上述檢索式在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，檢索時(shí)間為2000 年1 月至2020 年12 月。去除與自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)無關(guān)的文獻(xiàn)，共得到8 353篇相關(guān)文獻(xiàn)。這些文獻(xiàn)的來源有學(xué)術(shù)期刊、博士學(xué)位論文、碩士學(xué)位論文、會(huì)議論文、報(bào)紙全文等多種形式。其中：期刊論文（4 751篇，占56.87%）、學(xué)位論文（937篇，占11.65%）。

2.2 學(xué)科分布

從學(xué)科分布來看，如表1所示，輕工業(yè)、醫(yī)學(xué)、行政、自動(dòng)化、數(shù)字圖書館、電力、園藝和建筑等是自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究的主要領(lǐng)域。其中計(jì)算機(jī)軟件學(xué)科的研究文獻(xiàn)最多，通過分析文獻(xiàn)內(nèi)容可知，該領(lǐng)域主要關(guān)注于自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的開發(fā)和改進(jìn)研究。

表1 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)發(fā)文量學(xué)科分布

2.3 文獻(xiàn)的年度分布

文獻(xiàn)發(fā)表的年度分布情況如圖1 所示，從2000 年開始，自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究的文獻(xiàn)數(shù)量處于波動(dòng)上升的趨勢(shì)，2008年至2013年發(fā)文量減少，2013 年至2020 年又持續(xù)上升?？傮w來看，近20年自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究文獻(xiàn)數(shù)量呈上升趨勢(shì)，其年度分布也較為均衡。

圖1 近20年自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)發(fā)文量

2.4 文獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)分布

自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究機(jī)構(gòu)共有34 個(gè)。其中，發(fā)文量15 篇及以上的機(jī)構(gòu)如表2 所示。發(fā)文量排名前三位機(jī)構(gòu)分別是：哈爾濱工業(yè)大學(xué)（165篇）、北京郵電大學(xué)（96篇）、電子科技大學(xué)（57篇）。說明這三所機(jī)構(gòu)在整個(gè)自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究領(lǐng)域中占據(jù)重要地位。

表2 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)分布

3 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究主題分析

3.1 關(guān)鍵詞整合

關(guān)鍵詞是由作者主觀賦予文獻(xiàn)的詞組，以反映文獻(xiàn)的核心內(nèi)容，是文獻(xiàn)的核心所在。因不同的文獻(xiàn)作者對(duì)于關(guān)鍵詞的使用不統(tǒng)一，在對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析之前，有必要對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行如下規(guī)范化處理。

（1）同義詞合并：將表示同義的詞匯合并為一個(gè)規(guī)范的詞匯。如將“關(guān)鍵詞提取”和“關(guān)鍵詞抽取”合并為“關(guān)鍵詞提取”。

（2）上下位類合并：將下位類合并到上位類，將一些比較零散的特指概念合并到上位類，如將“姓名識(shí)別”和“命名實(shí)體識(shí)別”統(tǒng)一合并為“命名實(shí)體識(shí)別”。

（3）基本概念剔除：鑒于自然語(yǔ)言、問答系統(tǒng)，問答技術(shù)等基本概念無法反映自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)，本文將這些概念進(jìn)行剔除。否則因其頻次過高，與其他概念的共現(xiàn)程度過高，會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的分析和判斷出現(xiàn)偏差。

（4）屬性描述整合：當(dāng)關(guān)鍵詞歸屬于某一概念時(shí)，將該屬性關(guān)鍵詞合并到該概念。如將“問答對(duì)質(zhì)量”合并到“問答對(duì)”。

3.2 關(guān)鍵詞詞頻分析

通過以上關(guān)鍵詞篩選、整合之后，得到如表3所示的關(guān)鍵詞詞頻結(jié)果。

表3 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)

對(duì)于高頻詞的截取，目前尚無統(tǒng)一見解。如果選取關(guān)鍵詞范圍太小，則不能反映學(xué)科構(gòu)成情況；如果選取范圍太大，則會(huì)給共詞分析帶來不必要的干擾。目前，高頻關(guān)鍵詞的截取使用最多的方法是結(jié)合研究者的經(jīng)驗(yàn)在選詞個(gè)數(shù)和詞頻高度上平衡［2］，如馬費(fèi)成等人選取了累計(jì)詞頻達(dá)62%的前69 個(gè)關(guān)鍵詞來表征我國(guó)數(shù)字信息資源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)［3］，邱均平等人利用集中分散的“二八定律”，選取累計(jì)詞頻25.2%的前77個(gè)關(guān)鍵詞來表征我國(guó)圖書館學(xué)近十年的研究熱點(diǎn)［4］，李武和董偉則選取了頻次不小于5的46個(gè)關(guān)鍵詞來代表我國(guó)開放存取研究的主題［5］。本研究延用此方法，選取詞頻在20 及以上的47 個(gè)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行研究熱點(diǎn)分析，這些關(guān)鍵詞基本上體現(xiàn)了自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)領(lǐng)域的核心研究主題，如表4所示。

表4 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)（部分）

3.3 共詞分析

如果兩個(gè)詞在眾多文獻(xiàn)中共現(xiàn)的頻次越高，則說明它們之間的關(guān)系越密切。揭示高頻關(guān)鍵詞之間的關(guān)系，則需要統(tǒng)計(jì)分析它們?cè)谕黄墨I(xiàn)中共現(xiàn)的次數(shù)及規(guī)律，即為共詞分析［6］。通過對(duì)文獻(xiàn)中這種詞對(duì)共現(xiàn)的量化分析，能夠初步揭示研究主題之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)學(xué)科熱點(diǎn)。因此,可考慮通過構(gòu)建這些高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣來找出自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究領(lǐng)域的核心詞匯，通過對(duì)這些詞匯進(jìn)行理解和表征，能夠更清晰地理解該研究領(lǐng)域研究熱點(diǎn)之間的關(guān)系。上文中表4 所統(tǒng)計(jì)出來的47個(gè)高頻關(guān)鍵詞基本上涵蓋了自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究的主要方向，能夠基本反映出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。對(duì)這47個(gè)高頻詞的共現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，構(gòu)建出高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，表5所示為部分關(guān)鍵詞（10個(gè)）構(gòu)成的共現(xiàn)矩陣。

表5 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（部分）

由于表5 中共現(xiàn)矩陣中的關(guān)鍵詞兩兩共現(xiàn)詞頻是絕對(duì)詞頻，無法客觀反映出關(guān)鍵詞之間的依賴程度。本研究對(duì)詞頻進(jìn)行包容化處理，將絕對(duì)詞頻轉(zhuǎn)化為相對(duì)詞頻，以明確關(guān)鍵詞之間的緊密聯(lián)系程度。在目前研究中，包容化處理的方法主要有包容指數(shù)法、臨近指數(shù)法、相互包容系數(shù)法等［1］10-16。目前使用較廣泛的是Ochiia 系數(shù)法，公式為：

其中，Cij表示詞i與詞j在文獻(xiàn)集合中的共現(xiàn)次數(shù)，Ci表示詞i的出現(xiàn)次數(shù)，Cj表示詞j的出現(xiàn)次數(shù)，Oij是經(jīng)包容化處理后的相對(duì)共現(xiàn)頻率。經(jīng)包容化處理后，使用絕對(duì)詞頻的共現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)換為使用相對(duì)詞頻的相關(guān)矩陣，如表6所示。在相關(guān)矩陣中，數(shù)值大小反映關(guān)鍵詞間的相關(guān)程度，數(shù)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)。

表6 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣（部分）

由于相關(guān)矩陣中的0值過多，統(tǒng)計(jì)時(shí)容易造成誤差過大，為了方便進(jìn)一步處理，用1與相關(guān)矩陣中的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行相減（相異矩陣=1-相似矩陣），得到表示兩詞間相依程度的相異矩陣，如表7所示。相異矩陣中的數(shù)據(jù)表示不相似數(shù)據(jù)，數(shù)值越大表明關(guān)鍵詞之間的關(guān)系越遠(yuǎn)，相關(guān)度越差；反之，數(shù)值越小表明關(guān)鍵詞之間的關(guān)系越近，相關(guān)度越高。

表7 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)領(lǐng)域關(guān)鍵詞相異矩陣（部分）

共詞聚類分析是共詞分析中常用的一種方法，在共詞分析的基礎(chǔ)上，以詞的共現(xiàn)頻率為研究對(duì)象，利用聚類方法，把眾多分析對(duì)象之間復(fù)雜的共詞網(wǎng)狀關(guān)系簡(jiǎn)化成書目相對(duì)較少的類團(tuán)之間的關(guān)系［7］。通過聚類分析，能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)系緊密的關(guān)鍵詞構(gòu)成的相對(duì)獨(dú)立的類團(tuán)，這些類團(tuán)能夠反映學(xué)科領(lǐng)域的研究主題。

層次聚類是聚類分析中的經(jīng)典方法。本文采用SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件，利用高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)的相異矩陣進(jìn)行自下而上的層次化聚類分析，在SPSS 中選擇離差平方和聚類方法（Ward 法），距離測(cè)度選擇區(qū)間數(shù)據(jù)類型（count）中的Euclidean 方法。聚類后得到5大類，如表8所示。

表8 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類結(jié)果

經(jīng)過聚類分析，目前自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究主題主要有問題分類、答案抽取、信息檢索、推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等五大類。其中，問題分類主要涉及句法分析技術(shù)、命名實(shí)體識(shí)別、句子的語(yǔ)義分析以及分類方法，如支持向量機(jī)、隱馬爾科夫模型等；答案抽取主要涉及文本分析的技術(shù)，如句子相似度、指代消解、特征提取等；信息檢索主要涉及檢索的方式和支持有效檢索的技術(shù)，如文本檢索、語(yǔ)義角色標(biāo)注和語(yǔ)義相似度等；推理主要與知識(shí)庫(kù)、推理方式等關(guān)鍵詞共現(xiàn)，如與知識(shí)庫(kù)相關(guān)的關(guān)鍵詞有“語(yǔ)料庫(kù)”“知識(shí)庫(kù)”“本體”，與推理方式相關(guān)的關(guān)鍵詞有“基于規(guī)則的推理”；機(jī)器學(xué)習(xí)類別主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，如貝葉斯、條件隨機(jī)場(chǎng)等。

4 自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)主要應(yīng)用領(lǐng)域分析

通過對(duì)CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中2000—2020 年自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)領(lǐng)域中的碩博論文整理分析，開發(fā)應(yīng)用的重要文獻(xiàn)主要集中于以下八大領(lǐng)域。

（1）電子商務(wù)領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在該領(lǐng)域中的應(yīng)用主要有：在問句理解方面，中文領(lǐng)域基于模板自動(dòng)生成的語(yǔ)義解析方法［8］；在知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方面，知識(shí)表示模型的改進(jìn)以及知識(shí)自動(dòng)融合和補(bǔ)全的方法；在商品咨詢方面，將中文自然語(yǔ)言查詢轉(zhuǎn)換為基于SPARQL 查詢的方法［9］。這些問答系統(tǒng)的改進(jìn)方法應(yīng)用在電子商務(wù)領(lǐng)域可提高了商品的查準(zhǔn)率和查全率。

（2）財(cái)經(jīng)領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的應(yīng)用有：以維基百科為知識(shí)來源構(gòu)建金融領(lǐng)域的自動(dòng)問答系統(tǒng)［10］，識(shí)別財(cái)經(jīng)領(lǐng)域中的股票名稱、股票代碼等命名實(shí)體的問答系統(tǒng)［11］，以問句后續(xù)解析為主的查詢子系統(tǒng)［12］、問句解析子系統(tǒng)［13］，面向金融領(lǐng)域的網(wǎng)友問答子系統(tǒng)和自動(dòng)問答子系統(tǒng)［14］以及企業(yè)問答系統(tǒng)［15］。

（3）醫(yī)療領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用有基于多次推斷的自動(dòng)化醫(yī)療疾病診斷系統(tǒng)［16］、中草藥問答系統(tǒng)［17］、基于中草藥語(yǔ)義網(wǎng)的自動(dòng)問答系統(tǒng)［18］、基于垂直領(lǐng)域問答的醫(yī)療健康領(lǐng)域問答系統(tǒng)［19］、孕婦保健智能語(yǔ)音手機(jī)問答系統(tǒng)［20］以及基于疾病知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)［21］。

（4）旅游領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在旅游業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用有：維護(hù)用戶多次輸入文本的上下相關(guān)性的問答系統(tǒng)［22］，由模式匹配、句子相似度計(jì)算、旅游景點(diǎn)推薦、信息檢索和答案獲取等模塊組成的面向中文旅游領(lǐng)域的問答系統(tǒng)［23］，基于本體知識(shí)庫(kù)模型，并采用SPARQL 查詢語(yǔ)言和Jena包來完成對(duì)知識(shí)的推理和答案的抽取的問答系統(tǒng)［24］。

（5）教育領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有：構(gòu)建以某一門課程為知識(shí)庫(kù)或本體的問答系統(tǒng)，如基于互聯(lián)網(wǎng)資源的本體自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了《C程序設(shè)計(jì)》課程本體的自動(dòng)構(gòu)建并應(yīng)用于答疑系統(tǒng)［25］；以《計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)》學(xué)科的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)自動(dòng)問答系統(tǒng)［26］；高考地理在線解答系統(tǒng)［27］；自動(dòng)解答高中地理因果推理類試題問題的系統(tǒng)［28］；基于中國(guó)歷史人物（基于Android 平臺(tái)）的自動(dòng)問答系統(tǒng)［29］；基于《論語(yǔ)》的問答系統(tǒng)［30］；入學(xué)咨詢的中文問答系統(tǒng)［31］；面向國(guó)家科技計(jì)劃項(xiàng)目申報(bào)信息咨詢的自動(dòng)問答原型系統(tǒng)［32］；基于《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)原理》課程知識(shí)庫(kù)的中文問答系統(tǒng)［33］；虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)［34］。

（6）人工智能領(lǐng)域。問答系統(tǒng)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用有人機(jī)情感交互行為一致性協(xié)同控制模型［35］、面向智能家居的交互系統(tǒng)［36］、基于大學(xué)計(jì)算機(jī)系教師信息的問答系統(tǒng)［37］、采筑智能問答平臺(tái)［38］以及視覺問答系統(tǒng)。

（7）社區(qū)問答領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在社區(qū)問答系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用主要有基于社區(qū)問答系統(tǒng)（CQA）的答案摘要系統(tǒng)［39］、社區(qū)問答檢索系統(tǒng)［40］、基于全信息的社區(qū)問答原型系統(tǒng)［41］。

（8）其他領(lǐng)域。自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)還應(yīng)用在圖書館領(lǐng)域［42］、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域［43］、數(shù)字人文領(lǐng)域［44］等。

5 結(jié)論與展望

自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)是一種基于自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括自然語(yǔ)言處理及信息檢索和答案抽取等方面的基本技術(shù)，如詞法分析、句法分析、文本檢索、語(yǔ)義解析、答案抽取等。目前，問題回答系統(tǒng)的研究已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)，它是信息檢索和自然語(yǔ)言處理的交叉研究方向。本文通過對(duì)現(xiàn)有自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，通過分析該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，為新的研究角度提供方向上的理論支持。本文通過文獻(xiàn)計(jì)量的方法對(duì)我國(guó)自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)研究的學(xué)科領(lǐng)域分布、文獻(xiàn)的年度分布、機(jī)構(gòu)分布、高頻關(guān)鍵詞及基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的熱點(diǎn)主題進(jìn)行了分析。

從學(xué)術(shù)方面看，分析結(jié)果表明計(jì)算機(jī)軟件及其應(yīng)用學(xué)科是自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的主要所屬學(xué)科，哈爾濱工業(yè)大學(xué)是該領(lǐng)域研究的領(lǐng)軍機(jī)構(gòu)，自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)的研究主題包括問題分類、答案抽取、信息檢索、推理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等五大類。研究的核心主要是語(yǔ)言以及文本，語(yǔ)義、句法等研究的基礎(chǔ)仍然要依賴于語(yǔ)法、語(yǔ)義的研究。自然語(yǔ)言處理涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科，學(xué)科之間的交叉融合對(duì)于自然語(yǔ)言處理的發(fā)展起到良好的促進(jìn)作用。同時(shí)，自然語(yǔ)言處理的發(fā)展也促進(jìn)了其他學(xué)科的發(fā)展，推動(dòng)部分傳統(tǒng)學(xué)科與自然語(yǔ)言相結(jié)合，促進(jìn)其他學(xué)科的不斷創(chuàng)新發(fā)展。提升計(jì)算機(jī)處理語(yǔ)言的能力，已經(jīng)成為人們未來研究的焦點(diǎn)。

從目前的應(yīng)用角度看，自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到諸多領(lǐng)域，其應(yīng)用領(lǐng)域主要有電子商務(wù)、財(cái)經(jīng)、醫(yī)療、旅游、教育、人工智能、社區(qū)問答以及其他領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理的廣泛應(yīng)用的核心在于準(zhǔn)確地理解語(yǔ)言文本，而理解文本的難點(diǎn)不僅僅需要語(yǔ)法邏輯的正確，更重要的還需要依賴于豐富的知識(shí)庫(kù)，兩者同時(shí)具備才能夠準(zhǔn)確地對(duì)文本進(jìn)行理解和分析。隨著技術(shù)的發(fā)展，各行各業(yè)對(duì)自然語(yǔ)言處理的需要逐漸增加并且對(duì)其準(zhǔn)確性要求也更高，如在一些銀行或醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域?qū)ψ匀徽Z(yǔ)言處理的需要和要求都很高。其專業(yè)化服務(wù)是趨勢(shì)也是挑戰(zhàn)，行業(yè)的不同，依賴的專業(yè)庫(kù)也不同，而專業(yè)庫(kù)的構(gòu)建工作是一項(xiàng)耗時(shí)耗力的工作，也是目前其發(fā)展的一個(gè)重點(diǎn)難點(diǎn)。未來可以考慮借助一些現(xiàn)有的顯性結(jié)構(gòu)化知識(shí)，來理解知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)到的語(yǔ)言成分之間的關(guān)系，逐漸走向自動(dòng)化構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，減輕人工的工作量。

通過以上分析可發(fā)現(xiàn)，雖然目前自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)領(lǐng)域已有大量研究，無論是學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，提高計(jì)算機(jī)語(yǔ)言處理的準(zhǔn)確性等能力一直是大家關(guān)注的焦點(diǎn)。但自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在中文處理方面的精確率上的處理技術(shù)研究還不夠成熟，如分詞、實(shí)體識(shí)別、外來語(yǔ)識(shí)別和一詞多義等，導(dǎo)致大部分問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確率還比較低，對(duì)文本的深層語(yǔ)義理解還不夠準(zhǔn)確，無法真正地理解自然語(yǔ)言問題。因此，未來的研究可以是自然語(yǔ)言處理技術(shù)，從而推動(dòng)自然語(yǔ)言問答系統(tǒng)在中文處理研究的進(jìn)一步發(fā)展?？山梃bGoogle推出的一種深入探索自然語(yǔ)言理解的測(cè)試機(jī)平臺(tái)，即首先讓計(jì)算機(jī)對(duì)某個(gè)文章進(jìn)行理解，再由人們對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行提問測(cè)試其理解能力和準(zhǔn)確性能。