1. 本选题研究的目的及意义
自动问答（QuestionAnswering，QA）作为人工智能领域的一个重要研究方向，旨在让机器能够理解自然语言问题并给出准确答案，其在信息检索、智能客服、辅助决策等领域具有广泛的应用前景。
SimpleQuestion作为一种常见的问答形式，其问题形式简单直接，通常表达为一个完整的句子，并围绕单个主题实体进行提问。
研究面向SimpleQuestion的自动问答方法，对于提升问答系统的效率和精度，推动自动问答技术在实际场景中的应用具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动问答系统研究由来已久，但早期系统多依赖于人工构建的规则和模板，难以处理复杂的自然语言问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的自动问答方法取得了显著进展，并在一些基准测试中取得了超越人类的表现。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.SimpleQuestion自动问答概述：介绍SimpleQuestion的定义、特点和研究意义，并分析其与复杂问题的差异性，阐述SimpleQuestion自动问答的研究现状和挑战。
2.SimpleQuestion自动问答相关技术：介绍与SimpleQuestion自动问答相关的基础理论和关键技术，包括知识库构建、问题理解与分析、答案抽取与生成等，为后续研究奠定技术基础。
3.基于模板匹配的问答方法：详细介绍基于模板匹配的SimpleQuestion自动问答方法，包括模板匹配的基本原理、常用算法以及优缺点分析，并探讨其适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：1.文献调研与分析：查阅国内外关于SimpleQuestion自动问答、自然语言处理、知识表示、深度学习等相关领域的文献资料，了解该领域的最新研究动态、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.数据收集与处理：收集和整理SimpleQuestion自动问答相关的公开数据集，并对数据进行清洗、标注、预处理等操作，为后续模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与实现：根据研究目标和技术路线，设计和实现面向SimpleQuestion的自动问答模型，包括基于模板匹配的模型、基于语义解析的模型以及基于深度学习的模型，并对不同模型的优缺点进行比较分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于多特征融合的SimpleQuestion问题理解方法：结合句法特征、语义特征和知识特征，构建多特征融合模型，提升对SimpleQuestion的理解能力。
2.研究基于预训练语言模型的SimpleQuestion自动问答方法：利用大规模预训练语言模型（如BERT、GPT-3等）强大的语言理解和生成能力，构建高效的SimpleQuestion自动问答模型。
3.探索SimpleQuestion自动问答在特定领域的应用：针对特定领域的SimpleQuestion特点，设计和实现面向特定领域的自动问答系统，例如医疗问答、法律问答等，以提升其在实际场景中的应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 赵军, 刘康, 李航. 知识图谱与深度学习 [J]. 计算机学报, 2016, 39(1): 1-8.
[2] 王昊奋, 姚俊, 陈华钧, 等. 知识图谱在人工智能应用中的挑战与机遇 [J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 1-26.
[3] 刘知远, 孙茂松, 林衍凯, 等. 知识表示学习研究进展 [J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(2): 247-261.
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