| 【中文题名】 | 基于远程教育的智能答疑系统的研究与实现 |
| 【英文题名】 | Research on Answer of Intelligence Base on Distance Education |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-12 |
| 【中关键词】 | 智能答疑（AI）,自然语言处理,语义分析,远程教育,, |
| 【英关键词】 | Answer of Intelligence,Natural Language Process,Semantic Analysis,Distance Education, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>软件工程 |
| 【论文摘要】 |
随着Internet在我国广泛应用，远程教育越来越受到人们的重视。远程教育不仅仅是将教学材料在网上发布，更多的是学生与教师、教师与学生之间的沟通和交流。目前的远程教育系统主要采用电子邮件、在线讨论和关键字查询方式三种主要方式进行答疑。前两种方式都造成了教师资源和答案资源的巨大浪费，关键词查询方式要求用户具备一定的关键词抽取技术，给用户增加负担，查询效果不理想。要解决以上问题必须引入新技术、新方法。
本文利用人工智能语言Visual Prolog作为开发工具，采用自然语言处理技术，根据教学答疑系统的特点，提出了一种在限定领域中支持自然语言理解的智能答疑系统模型，并对其关键技术和辅助手段进行分析和讨论。该系统能够人性化的理解用户输入的自然语言描述文本，返回一组与问题相关的知识点，具有节省资源、智能性、高效等特点。本文的最后对系统进行了客观的分析和评价，指出智能答疑系统具有广阔的研究前景和实用价值。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
ABSTRACT |
4-5 |
|
目录 |
5-7 |
|
第一章 绪论 |
7-15 |
|
§1.1 问题的提出 |
7-8 |
|
§1.2 国内外智能答疑系统研究概况 |
8-12 |
|
1.2.1 国内研究概况 |
8-10 |
|
1.2.2 国外研究的概况 |
10-12 |
|
§1.3 研究的目的和内容 |
12-13 |
|
§1.4 研究的意义 |
13-14 |
|
§1.5 论文的内容和组织 |
14-15 |
|
第二章 智能答疑关键技术 |
15-39 |
|
§2.1 分词技术现状 |
15-19 |
|
2.1.1 分词技术的发展 |
15-17 |
|
2.1.2 机械分词 |
17-19 |
|
2.1.3 基于理解的分词方法 |
19 |
|
2.1.4 基于统计的分词方法 |
19 |
|
§2.2 基于神经网络自动分词方法 |
19-25 |
|
2.2.1 神经网络的模型与算法 |
20-22 |
|
2.2.2 神经网络分词 |
22-25 |
|
§2.3 自然语言分析技术 |
25-29 |
|
2.3.1 最大匹配分词模型 |
26 |
|
2.3.2 自然语言分析技术设计思想 |
26-28 |
|
2.3.3 算法应用实例 |
28-29 |
|
§2.4 语料库设计技术 |
29-30 |
|
§2.5 标准化、归一化处理技术 |
30-31 |
|
§2.6 回溯和截断方法 |
31-32 |
|
§2.7 检索技术 |
32-36 |
|
§2.8 知识库设计技术 |
36-38 |
|
2.8.1 知识点设计技术 |
36-37 |
|
2.8.2 知识点关联网技术 |
37-38 |
|
§2.9 本章小结 |
38-39 |
|
第三章 系统设计 |
39-59 |
|
§3.1 远程教育系统概述 |
39-42 |
|
3.1.1 远程教育系统的概念 |
39 |
|
3.1.2 组成及功能 |
39-42 |
|
§3.2 智能答疑系统目标及功能 |
42-45 |
|
3.2.2 智能答疑系统的目标 |
42-43 |
|
3.2.2 智能答疑系统的功能 |
43-45 |
|
§3.3 工作原理 |
45-46 |
|
§3.4 系统设计 |
46-58 |
|
3.4.1 功能设计 |
47-50 |
|
3.4.2 数据设计 |
50-51 |
|
3.4.3 资源库设计 |
51-58 |
|
§3.5 本章小结 |
58-59 |
|
第四章 系统实现 |
59-73 |
|
§4.1 开发工具的选择 |
59-63 |
|
4.1.1 Visual Prolog 6.0简介 |
59-60 |
|
4.1.2 Visual Prolog语言特点 |
60-63 |
|
§4.2 人机交互的实现 |
63-68 |
|
4.2.1 文件 |
63-64 |
|
4.2.2 答疑 |
64-65 |
|
4.2.3 编辑(即:知识学习接口)、窗体 |
65-67 |
|
4.2.4 帮助和信息反馈 |
67-68 |
|
§4.3 系统测试 |
68-72 |
|
§4.4 本章小结 |
72-73 |
|
第五章 总结与展望 |
73-75 |
|
致谢 |
75-77 |
|
引用文献 |
77-78 |
|
参考文献 |
78-81 |
|
在读期间发表的论文 |
81 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.362080 |
