摘要：【目的】提高问答系统准确率，提升目前问答系统的满意度。【应用背景】在自然语言处理领域，问答系统已成为一个重要研究热点，但现阶段问答系统的准确率较低：【方法】对智能聊天机器人ALICE源码进行分析研究，并对其进行二次开发，加入中文分词，在其内部推理分析的基础上，提出一种利用本体上下位关系对用户查询问题的推荐方法。【结果】将领域本体库融入到ALICE机器人中，对用户问题进行分析，并从中提取关键词，从本体库中查询所提取的相关关键词，得出与用户提问相匹配的答案并推荐给用户。【结论】实验结果证明，加入本体的推荐结果后，用户满意度有较大提升。

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