2医学智能问答系统组成

    一般来说，智能问答系统主要由三部分组成，分别是：问句分析、信息检索、答案抽取[13]。系统对用户提出的问题进行分析，将问题分析后所得的信息给信息检索环节，检索出相关文档或段落，利用答案抽取技术将最终答案返回给用户，见图1。

    2.1问题分析 问题分析指将用户语言转化为计算机能够识别的语言。问题分析是智能问答系统首要环节，这一部分所用技术的成熟度影响着候选答案的精度。问题分析部分主要包括对问句进行中文分词、词性标注、句法分析，为了能够快速准确找到答案，还要对问句进行分类，最后进行关键词提取和拓展。其中，对于分词、词性标注等，可以采用哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的语言技术平台。对于问句分类，常采用支持向量机。关键词提取和拓展，一般用统计方法，其中含词频、共现频率等统计信息[14]。

    李冬梅等[15]采用浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法对问题进行分析，利用构建的生物医学领域本体知识库进行SPARQL查询，进而实现结果的输出。刘凯等人[16]通过将条件随机场、隐马尔可夫模型、最大熵马尔可夫模型用于中医病历命名實体抽取实验，结果证实了条件随机场相比于其它两种方法具有较高的准确率和召回率。张芳芳等人[17]以糖尿病患者的饮食问题为例 ......