金融领域智能问答系统的用户行为研究

智能问答系统是一个以用户需求为中心，能够以自然语言的方式，将用户问题转化为一系列包含丰富信息的自然语言，并通过问答系统为用户提供准确答案的系统。在金融领域，用户往往会有各种各样的问题需要咨询，如果使用传统搜索引擎来解决这些问题，需要大量的人力和时间。因此，智能问答系统的设计和开发成为了智能技术在金融领域发展的重要方向之一。本文针对金融领域用户需求特点，设计了一种基于命名实体识别与本体推理相结合的智能问答系统。

关于智能问答系统

智能问答系统是一个以用户需求为中心的系统，能够通过自然语言与用户进行交流，帮助用户解决问题。目前的智能问答系统通常采用基于规则和基于统计的方法来构建问题模型，针对金融领域智能问答系统并没有充分考虑到该领域的特点，因此提出了一种基于命名实体识别与本体推理相结合的智能问答系统。

实体识别与本体推理

实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，通过对文本中的实体进行识别，能够使自然语言处理技术在语义层面上理解用户的意图，从而进一步进行语义搜索、语义标注等后续处理工作。 在金融领域智能问答系统中，实体识别主要包括实体识别、关系抽取和命名实体识别三个任务。其中实体识别主要包括词性标注、命名实体识别和实体消歧三个步骤，而关系抽取则是基于本体的一种自然语言处理技术。在对金融领域知识进行本体推理时，主要采用基于规则和基于实例相结合的方法。

命名实体识别与文本相似度计算

本文提出了一种基于语义相似度的命名实体识别方法，以解决实体识别过程中对实体的理解和判断。本方法将用户提问作为问题输入，并从知识库中查询相关领域知识，使用规则匹配和规则优化算法来计算得到实体的匹配度，从而判断用户问题是由哪个实体引起的。同时，将用户问题输入作为答案，通过知识库中已有的答案来匹配答案。由于金融领域智能问答系统通常都是专业术语，如果使用传统自然语言处理技术，需要大量的人力和时间成本来处理。

系统实现

采用基于知识图谱的知识获取技术和基于命名实体识别和本体推理相结合的方法实现了金融领域智能问答系统，并将该系统应用于实际的金融领域用户需求中，取得了比较好的效果。

悦数图数据库以其强大的分布式引擎，为金融领域智能问答系统提供了坚实的图数据存储基础。中间层的数据获取、图谱构建和管理模块，有效地整合并优化了数据资源，确保了图谱的准确性和完整性。而图应用层则将这些数据转化为智能问答、语音助手、内容理解等丰富的应用场景，为用户提供了便捷、有效的服务体验。