財經問答系統(tǒng)結構化查詢子系統(tǒng)的設計與實現.pdf

1、近年來，搜索引擎已經成為各大公司都涉及的領域，搜索主要分為兩個領域，一個領域就是全領域的搜索，這種搜索基本覆蓋人們的基本生活。另一個領域就是專業(yè)領域搜索，這種搜索主要是以專門研究一個領域進行探索。目前，對于財經領域的搜索引擎少之又少，為了讓用戶能夠根據自己的意愿隨意搜索自己想要了解的股票信息，搜牛項目組提出了i問財項目，該項目致力于給用戶提供更快捷、更專業(yè)、更準確的金融問答體驗。
　　本文主要針對財經領域，針對選股問題的自然語言處

2、理進行研究，最終完成系統(tǒng)的開發(fā)和測試。本系統(tǒng)主要完成的工作包括對問句的后續(xù)解析和查詢。其中問句后續(xù)解析部分主要是根據已經生成的語義樹轉化為搜索需要用到的查詢信息，查詢部分主要是根據問句解析生成的結構化查詢條件轉化為查詢指令分別在各個數據源查詢，最終將搜索到的結果返回給用戶。本系統(tǒng)主要使用Java語言開發(fā)，具體模塊主要包括以下六個部分：結構化條件列表的解析、專題解析、指標累加、數據查詢、Web端解析和Web交互數據反解析。通過這六個部分的

3、設計，完成了從語義樹到數據返回的結構化查詢。
　　目前搜索涉及到的數據庫主要包括關系型數據庫和非關系型數據庫，關系型數據庫搜索面對目前大數據量的搜索效率很低，而各種非關系型數據庫在使用方面又千差萬別。本文對自然語言處理的語義樹進行結構化的存儲，采用多種非關系型數據庫對不同種類的數據進行存儲和查詢，使得語義樹在應用方面更加方便，同時多種非關系型數據庫的應用使得數據查詢效率更高。因為每種非關系型數據庫應用方式不同，在實現過程中對多種非