最近写毕业论文，看到别人一篇文章（已上传），说建立专门用于问答系统的任务本体，我觉得挺好的，但是感觉和一般领域本体不一样啊，到现在没搞清怎么做，有没有大虾指点一下呢？我qq343912555，谢谢

下面是我看到的论文中提到的内容，但我还是没有思路哦，不知道应该怎么做。

    面向问题分类的task ontology和其他的task ontology一样，一方面要考虑问题类型的内在关系和答案抽取的最终需求，
另一方面要考虑如何充分利用如HowNet这样的top—lever ontology提供的语义资源。建立the task ontology可以从以下几个方面深入展开：
    (1)问句形式结构的种类。问句内容无限多样，但问句表现形式是有限的，能起发问作用的疑问词是
有限的。疑句词如何与其他词搭配形成问句，搭配的规律是什么，这些应该是task ontology中的一个重要
内容，因为它是分析处理的基础。疑问词中，“什么”的搭配能力最强，如“什么人”、“什么时间”、“干什
么”、“是什么”、“为了什么”等等。
    (2)同一问题多形式表示。汉语言中许多意思
可以用不同的词和句子表示。问句也是一样，语义相同的问句往往可以有几种不同的表达形式，如询问时
间就可以有“什么时间”、“几点”、“何时”等，询问人有“谁”、“什么人”、“哪个”、“哪一个”、“何人”等。
如何向系统提供判断不同问句形式之间是否具有等价语义的能力，以及具有等价语义的不同问句形式之
间的转换能力，是task ontology需要建立的另一个内容。
    (3)问题分类的不同角度。不同的角度可以有不同的问题分类，如形式上分疑问、设问、反问，或特
指问、选择问、是非问；目的上分查找信息、验证事实、收集资料；从性质上分开放型、封闭型等等。最重要
的是从内容上分，可以直接利用top-lever ontology的概念分类体系，较全面多层次进行分类。从不同的角
度分析问句，有利于更准确地把握问句的含义，从而保证最终抽取出正确答案。
    (4)问题复杂性的谱系。问题有简单问题和复杂问题，但什么是复杂问题，什么是简单问题，它们的
特性各是什么，这也是问答系统里有潜在价值的问题。将问题的复杂性加以区分有利于对不同问题采
取不同策略和算法，分门别类地处理。分析问题的复杂性可以从多个角度出发，问题开放程度是一个考虑
方向。一般来说，封闭的问题较容易回答，最封闭的问题是是非问题或多选一问题，如“中国位于亚洲还
是美洲?”而开放的问题较难处理，往往没有直接的答案，如“9．11事件是怎么回事?⋯‘台海局势将如何
发展?”
    (5)基于ontology的简单推理机制。概念和概念是相互关联和相互制约的，开放性问题和语境相关问
题往往需要通过Ontology提供的概念关系和上下文而做出一定的判断和推理。如“克林顿是谁”与“姚
明是谁”这两个问题在类型上是一样的，都是查询某人的资料，但回答的侧重是不同的。首先都是从Ontology
中获取人的相关属性进行检索项的扩展与细化，再从检索项扩展后检索到的文献中判断特征属
性，如前者和政治概念相关度高，后者与篮球概念相关度高，在答案抽取中做相应的取舍，突出重点。