随着中国民航的飞速发展,民航客流量激增,民航之间的竞争正在向服务竞争转变。本文通过建立民航旅客自助服务的智能问答系统,为旅客提供更方便更快捷的在线问答交互。一方面提升了旅客服务体验,另一方面也减少了机场人力物力成本的投入。主要研究工作如下:(1)民航旅客问答知识库的构建,为问答系统提供了数据基础。知识库包括两部分:问题库包含了9402条旅客提问数据,对每个问题采用人工标注的方式提取关键词集合表示用户的潜在语义;答案库包含303条标准答案,分为8大类别并覆盖了人部分问答。问题库和答案库中的数据通过标记类别短语、分词、噪声过滤和标准化翻译等预处理操作转换为统一的表达方式,为后续关键词提取与问答匹配做准备。(2)基于TextRankSTM算法的民航语料关键词提取方法研究,为问题分析的可靠性提供了保障。通过模型训练得到表示民航旅客问答习惯的分词状态转移矩阵。结合状态转移矩阵和TextRank算法设计了TextRankSTM算法进行关键词提取。通过与人工标注的关键词做对比,实验证明,在民航旅客问答领域,TextRankSTM算法比TextRank 算法有更高的准确率和召回率。(3)基于ChannelVSM模型的民航问答匹配方法研究,检索并抽取最优答案返回给用户。ChannelVSM模型以TextRankSTM算法和向量空间模型为核心。首先分别将问题和答案处理成一组关键词集合,并转换为句子向量;然后通过REC聚类方法识别问题类别并返回相关答案列表;最后根据问题向量与每个答案向量的距离确定最佳问答匹配。实验证明,REC聚类方法准确率较高,ChannelVSM问答匹配模型在实际应用中取得较好的效果。