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，旨在让机器理解自然语言问题并给出准确答案。
SimpleQuestion作为一种常见问句类型，其特点在于问题结构简单、语义明确，通常可以表达为“主语-谓语-宾语”的三元组形式。
针对SimpleQuestion的自动问答方法研究，对于提升问答系统的效率和精度具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动问答系统（QuestionAnsweringSystem,QASystem）是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目标是让计算机能够理解自然语言问题并给出准确的答案。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，自动问答系统取得了显著的进展。
SimpleQuestion是一种常见的问句类型，其特点是问题结构简单，语义明确，通常可以表达为“主语-谓语-宾语”的三元组形式。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究SimpleQuestion的语义理解方法，探索如何有效地提取SimpleQuestion的核心语义信息，为后续的答案检索和推理奠定基础。
2.研究基于知识图谱的SimpleQuestion问答方法，探索如何构建大规模、高质量的知识图谱，以及如何有效地利用知识图谱中的结构化知识进行答案检索和推理。
3.研究基于深度学习的SimpleQuestion问答方法，探索如何利用深度学习模型的强大表征能力，学习SimpleQuestion与答案之间的复杂映射关系，提升答案生成的准确性和流畅性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
1.理论研究：深入研究SimpleQuestion的特点和难点，分析现有自动问答方法的优缺点。
研究基于知识图谱的SimpleQuestion问答方法，重点关注知识图谱的构建、问题语义理解、答案检索和推理等关键技术。
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.提出一种基于深度学习的SimpleQuestion语义理解模型，该模型能够有效地捕捉问题中不同词语之间的语义关系，提升问题理解的准确性。
2.提出一种基于知识图谱嵌入的SimpleQuestion答案检索方法，该方法将问题和知识图谱中的实体、关系映射到低维向量空间，通过计算向量之间的相似度来找到答案，提高答案检索的效率和准确性。
3.提出一种基于强化学习的SimpleQuestion答案生成方法，该方法将答案生成看作是一个序列决策问题，利用强化学习算法来学习最优的答案生成策略，提高答案生成的流畅性和可读性。
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. 刘挺, 车万翔, 郭江, 等. 基于知识图谱的问答系统研究进展[J]. 计算机学报, 2016, 39(1): 1-25.
2. 李航, 刘树杰, 刘洋. 问答系统的发展趋势:神经问答[J]. 中国科学:信息科学, 2018, 48(1): 1-22.
3. 赵军, 刘康. 知识图谱[M]. 北京: 机械工业出版社, 2018.
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