我正在开发一个应用程序，用户可以在其中提交一系列问题。这些问题是自由格式的文本，但基于特定的产品，因此我对上下文有一个大致的了解。我有一个常见问题解答列表，我需要尝试将用户的问题与常见问题解答中的问题相匹配。
我的语言是Delphi。我的一般思维方法是扔掉小“垃圾词”，a、an、the、is、of、by 等...对这些单词运行词干提取程序以获取根单词，然后尝试匹配尽可能多的单词尽可能保留剩余的单词。
有更好的方法吗？我曾经考虑过某种类型的自然语言处理，但恐怕我会考虑多年的开发，而不是一两周。
最佳答案
您不需要发明一种新方法来做到这一点。这一切以前都已经完成了。您需要的是 FAQ 查找器，由 Hammond 等人于 1995 年引入(FAQ finder: a case-based approach to knowledge navigation，第 11 届人工智能应用 session )。
《AI 杂志》收录了一篇由一些作者撰写的论文，该论文与第一篇评估其实现的论文相同。伯克等人，Question Answering from Frequently Asked Question Files: Experiences with the FAQ FINDER System ，1997。它描述了它如何工作的两个阶段:
首先，他们使用 Smart(一种信息检索系统)根据用户的输入生成一组初始候选问题。看起来它的工作原理与您所描述的类似，提取所有单词并省略短单词停止列表中的任何内容。
接下来，根据统计相似性、语义相似性和覆盖率，针对用户的查询对候选者进行评分。 (详细信息请阅读论文。)语义相似度评分依赖于 WordNet ，它将英语单词分组为不同概念的集合。此处查看的常见问题解答查找器旨在涵盖所有 Usenet 常见问题解答；由于您涵盖的领域较小，因此您可以应用比 WordNet 提供的基础知识更多的领域知识。
关于delphi - 如何从用户的自然语言查询中选择常见问题解答条目？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8332471/