文档问答（Document Question Answering，简称DQA）是自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域的一个重要研究方向。它旨在让计算机能够理解和回答关于特定文档或文档集合的问题。NLPCC 2016是一次在自然语言处理和中文信息处理领域具有重要影响力的国际会议，其中关于文档问答的关键技术与应用案例备受关注。本文将带你揭开这些技术的神秘面纱。
文档问答的关键技术
1. 文档检索
文档检索是文档问答的基础，它旨在从大量的文档中快速找到与问题相关的文档。常用的检索方法有：
- 关键词匹配：根据问题中的关键词，在文档中进行匹配，找到包含这些关键词的文档。
- 基于统计的检索：利用统计模型（如TF-IDF）计算文档与问题的相似度，选择相似度最高的文档。
- 基于深度学习的检索：利用深度学习模型（如卷积神经网络）对文档和问题进行编码，计算它们之间的相似度。
2. 文档解析
文档解析是将检索到的文档转换为计算机可以理解的结构化信息的过程。常用的文档解析方法有：
- 基于规则的方法：根据文档的格式和结构，设计规则进行解析。
- 基于模板的方法：根据预先定义的模板，将文档中的信息填充到模板中。
- 基于机器学习的方法：利用机器学习模型自动学习文档的结构和内容。
3. 问题解析
问题解析是将用户提出的问题转换为计算机可以理解的格式的过程。常用的方法有：
- 基于关键词的方法：提取问题中的关键词，构建问题特征。
- 基于语义的方法：利用语义分析技术，理解问题的意图和语义。
- 基于深度学习的方法：利用深度学习模型对问题进行编码，提取问题特征。
4. 答案抽取
答案抽取是从解析后的文档中提取与问题相关的答案。常用的方法有：
- 基于模板的方法：根据预先定义的模板，从文档中抽取答案。
- 基于规则的方法：根据文档的结构和内容，设计规则进行答案抽取。
- 基于机器学习的方法：利用机器学习模型自动学习答案抽取的规则。
应用案例
1. 知识问答系统
知识问答系统利用文档问答技术，实现对特定领域的知识库进行问答。例如，利用医学知识库构建的问答系统，可以帮助医生快速找到相关病例和治疗方案。
2. 自动问答系统
自动问答系统利用文档问答技术，实现对海量信息的快速查询和回答。例如，利用新闻网站构建的问答系统，可以帮助用户快速找到相关新闻。
3. 智能客服
智能客服利用文档问答技术，实现对用户咨询的自动回答。例如，利用企业知识库构建的智能客服，可以帮助用户快速解决问题。
总结
文档问答技术在自然语言处理领域具有重要意义，它可以帮助计算机理解和回答关于特定文档或文档集合的问题。NLPCC 2016会议中关于文档问答的关键技术与应用案例为我们提供了宝贵的经验和启示。随着技术的不断发展，文档问答技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利。