问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式。它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。
问答系统问答问题的类型进行区分：询问人(如:谁发现了北美洲?)、询问时间（如：人类哪年登录月球？）、询问数量（如：珠穆朗玛峰有多高？）、询问定义（如：什么是氨基酸？）、询问地点和位置（如：芙蓉江在重庆市哪个县？）、询问原因（如：天为什么是蓝的？）。
从系统的设计与实现来看，自动问答系统一般包括三个主要组成部分:问题分析、信息检索和答案抽取。
目前国际上，问答系统的研究方兴未艾，许多大的科研院所和著名公司，都积极参与到该领域的研究，其中比较著名的如MICROSOFT、IBM、MIT、University of Amsterdam、National University of Singapore、University of Zurich、University of Southern California、Columbia University等等，国内在问答系统方面的研究相对国外较为不足，主要有中科院计算所、复旦大学、哈尔滨工业大学、沈阳航空工业学院、香港城市大学、台湾中研院等一些单位。
中文问答系统研究
中文问答系统相对于英文有如下几个方面的难点或不足之处：
• 连写：中文是连续书写，分词是汉语言处理的基础。中文问答系统由于是句子级别的信息检索，要分析句子，首先要分词。
• 形态：汉语缺乏狭义的形态变化，如英文中的主动被动语态，完成时进行时等，形态对于计算机就是标记，有利于计算机的处理。
• 语法：汉语语法灵活，句子各成分之间的关系靠词序、“意合”、虚词，变化较多。
• 语义：一词多义、同音词、同义词、近义词等，以及丰富的表达方式，上下文依赖度高，省略语等都是计算机处理的难点。
• 语法研究：面向计算机处理的中文语法研究不足，如中文问答系统需要的关于中文句型形式化、不同句型之间的转换的研究资料极少。
• 相关资源：缺乏包括语法、语义词典等中文语言学资源和相关生熟语料，国外这方面强得多，如TREC就提供的相当数量的可用于英文问答研究和评测的语料。
中文问答系统需要在现有的中文信息处理技术基础上，充分研究和利用问答的特性与需求，通过各种方法解决和克服(或暂时回避)以上难点和困难，设计和开发问答系统。
相关评测
自1999 年文本检索会议( Text Retrieval Conference ,简称TREC) 引入问答系统评测专项(Question Answering Track ,简称QA Track) 后,人们对基于自然语言的问答系统再次产生了浓厚的兴趣,在近些年的TREC 比赛中,QA Track 是最受关注的评测项目之一。
日语问答评测平台Question Answering Challenge (QAC) 是从2002 年开始的,每两年举办一届。自NTCIR-5开始，其CLQA专项中加入中文评测语料，但目前尚未见有简体中文。
由IST Programme of the European Union 资助的Cross Language Evaluation Forum (CLEF) 在2003 年设立第一届多语言问答系统评测(Multilingual Question Answering) 项目,并计划每年举办一次。
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