1、英特網(wǎng)上的信息與日劇增，蘊藏著巨大的信息量。對產(chǎn)品的各種評價出現(xiàn)在各大論壇、電子公告板以及門戶網(wǎng)站上。同時，用戶也更渴望從海量數(shù)據(jù)中得到某類產(chǎn)品的評價信息。然而，采用現(xiàn)有的問答系統(tǒng)或信息檢索系統(tǒng)，一般都是基于關鍵字檢索，這樣的系統(tǒng)有幾個方面的不足：首先，傳統(tǒng)問答系統(tǒng)大多處理事實性疑問句，缺乏對用戶提出的意見型問題的理解能力，不能很好地分析理解用戶的真正意圖；其次，傳統(tǒng)問答系統(tǒng)的信息檢索模塊大多采用以關鍵字為基礎的索引算法，缺乏對意見型語

2、料的處理能力。例如，用戶提出這樣的問題“大眾桑坦納300的性價比怎么樣？”用戶的實際目的是得到關于“大眾桑坦納3000”的“性價比”的正面和負面評價信息。采用關鍵字檢索算法的傳統(tǒng)問答系統(tǒng)很難正確回答出用戶提出的問題。 在本文中，我們設計了一種基于漢語意見型語料的問答系統(tǒng)。系統(tǒng)包括三個主要組成部分:問句分析模塊、答案數(shù)據(jù)庫生成模塊和答案抽取模塊。系統(tǒng)下載評測論壇中的句子并建立意見型評論語句語料庫，問句分析模塊對意見型疑問句進行創(chuàng)新

3、性地建模，把意見型疑問句建模為本文稱這個結構為疑問意見三元組,Qtopic代表疑問主題，Qsentiment代表疑問情感傾向，Qtype為疑問類型，并提出全新的問句分類標準，當用戶提問時，問句分析模塊利用模式匹配算法和語言模型算法分析客戶提出的意見型問題，進而得出問題的分類結果；由于語料庫中含有大量復雜形式的領域詞語，答案數(shù)據(jù)庫生成模塊首先利用條件隨機場(CRF)模型識別意見句子的主題詞