智能答疑中问题相关度算法研究及系统实现

针对现有答疑系统缺乏智能性和人机交互不够友好的不足,提出了一个智能答疑系统实现方案。为提高系统中问题与答案的匹配准确程度,着重对问题相关度算法进行了研究,在自动分词后用关键词集合相似度来计算问题的相关度,通过有监督的机器学习BP模型建立一个适合智能答疑系统的学习模型来优化分词权值。实验证明,这种算法可以帮助智能答疑系统提高准确性和智能性,具有一定的实用价值。     

自动答疑系统中文自动分词模块设计与实现

中文自动分词模块是自动答疑系统的一个重要功能模块.在分析自动答疑系统中问句特点的基础上,提出一种面向课程答疑的中文自动分词算法和分词词典设计方案,并探讨运用Visual-Prolog开发基于该算法的中文自动分词模块的关键技术,包括词的表示、构建分词词典、检索分词词典和分词谓词的实现.     

基于MSN开放式Api的自动在线答疑系统设计

随着目前网络技术的发展,我国的网络教育已经越来越普及化,而答疑系统与网络教育平台是紧密联系的,它是网络教学中的一个重要支点,能够帮助网络教学更加顺利的进行。该文在分析了现有的答疑系统的特点的基础上,提出了一种基于中文分词算法的在线自动答疑系统设计方案,并研究运用了MSN开放式API中的关键技术,包括MSN的登录、分词检索、收发信息的实现等,使得答疑系统具有实时在线的功能,同时,还提高了它的智能性。     

基于FAQ的智能答疑系统中分词模块的设计

在基于FAQ的智能答疑系统中,分词处理是基础和关键。分词质量的好坏直接影响智能答疑系统的准确性。针对实际应用领域的需要,本系统分词模块采取普通词典和专业词典混合的词典设计方案,分词算法采用正向最大匹配的分词算法。为了提高词典的查找速度,分词词典采用Hash表和二维数组的数据结构,根据汉字的内码利用Hash方法,求得在内存的地址,然后计算其索引项的二维数组的下标,对于词典的搜索采用二分查找法。实验结果表明：该分词系统提高了智能答疑系统的效率和准确率。     

一个支持自然语言提问的智能答疑系统的实现

针对远程教育中答疑活动的开展方法,指出支持自然语言提问的智能答疑系统是远程教育的发展方向.通过分析国内现有智能答疑系统存在的缺点,提出了一个智能答疑系统的模型.围绕该模型,介绍了实现该模型的关键技术.同时,对模糊检索的现有算法提出改进,并给出相应的实现程序.另外,为了提高智能答疑系统的效果,介绍几种相应的辅助手段供参考.最后,作者指出系统对人工依赖性较强,在索引的组织形式上还有待进一步探讨.     

基于FAQ的智能答疑系统中分词模块的设计

在基于FAQ的智能答疑系统中,分词处理是基础和关键.分词质量的好坏直接影响智能答疑系统的准确性.针对实际应用领域的需要,本系统分词模块采取普通词典和专业词典混合的词典设计方案,分词算法采用正向最大匹配的分词算法.为了提高词典的查找速度,分词词典采用Hash表和二维数组的数据结构,根据汉字的内码利用Hash方法,求得在内存的地址,然后计算其索引项的二维数组的下标,对于词典的搜索采用二分查找法.实验结果表明:该分词系统提高了智能答疑系统的效率和准确率.     

基于Lucene的自动答疑系统的设计

简要分析了当前自动答疑系统的缺陷及其重要性,设计了一个基于Lucene的自动答疑系统。该系统充分利用了Lucene强大的检索机制,设计了针对于本答疑系统的专业词典,采用了当前最流行的二级哈希词典存储结构,同时提出了一种优化的最大匹配中文分词算法并应用到Lucene当中,弥补了Lucene自带分词器的不足。     

一个支持自然语言提问的智能答疑系统的实现

针对远程教育中答疑活动的开展方法,指出支持自然语言提问的智能答疑系统是远程教育的发展方向。通过分析国内现有智能答疑系统存在的缺点,提出了一个智能答疑系统的模型。围绕该模型,介绍了实现该模型的关键技术。同时,对模糊检索的现有算法提出改进,并给出相应的实现程序。另外,为了提高智能答疑系统的效果,介绍几种相应的辅助手段供参考。最后,作者指出系统对人工依赖性较强,在索引的组织形式上还有待进一步探讨。     

基于IM软件的自动答疑系统的研究与实现

根据自动答疑系统的研究现状、相关理论和技术,设计和实现一个基于即时通信（IM）软件的自动答疑系统。该系统在中科院分词系统的基础上进行句子解析,并修改开源即时通信软件Pidgin（GAIM）来实现即时通信的自动答疑。该系统对于远程教育和其他需要答疑的系统都具有一定的使用价值。     

自动答疑系统的研究与实现

随着网络技术的普及以及社会发展的需要,自动答疑系统成为研究的热点之一。文章根据教学答疑系统的特点,采用自然语言处理技术,提出了一种在限定领域中支持自然语言理解的自动答疑系统的模型,并对关键技术进行了分析和讨论。该系统能够自动理解用户输入的自然语言文本,返回一组与问题相关的答案,具有节约资源、智能性和执行效率高等特点。     

基于网络的智能答疑系统的研究

基于常见问题答案库的答疑系统的基本设计方案是以固定问题答案对作为答案材料,该方案所提供的用户服务有限,限制了系统的答疑能力。本系统采用的基于网络的智能答疑系统是把蕴涵丰富学科知识的学科文档库作为部分知识库,与常见问题答案库相结合,采用布尔模型和向量空间模型相结合的检索模型实现在文档库中自动检索答案的策略。该系统里的知识得到了丰富,解答问题的面也扩大了,增强了系统的答疑能力和实用性。     

基于领域本体智能答疑系统的设计

答疑系统是远程教育系统的重要组成部分,针对传统答疑系统功能相对简单而且无法得到理想的答案等特点,提出一种基于领域本体智能答疑系统的设计。文章首先提出智能答疑系统的模型,并进行领域本体和问句语料库的构建研究,同时利用分词处理和关键词扩展技术进行问句查询的扩展,最后通过语句相似度的匹配方法,提升系统查询的准确率。     

一种用于网上学习的智能答疑模型

对Web平台上E-lerarning系统智能答疑模型进行了讨论。着重论述了问题答疑模型的体系结构，交互式问与答的实现方法，答疑知识库系统等问题。并通过一个具体的实例介绍了智能答疑系统的功能与特点。     

一种基于生语料的领域词典生成方法

为了实现准确分词，实用的汉语信息处理系统都需有其专用的领域词典．针对现有词典构造方法存在的不足，本文提出了一种领域词典的构造方法；利用通用词典对领域生语料进行分词处理，并提出了基于切分单元的最大匹配算法，从而得到候选词串集，然后利用规则对其进行优化，最终生成领域词典．词典的生成过程基本上是自动完成的，人工干预少，易于更新；目前．本方法生成的领域词典已经应用于我们自主开发的“基于Web的智能答疑系统”中，并取得了较好的效果．     

基于J2EE三层架构的远程答疑系统的研究与实现

远程答疑系统是现代远程教育系统中不可缺少的组成部分.构建了一种集人工答疑、智能答疑和联合答疑于一体的新型远程答疑系统.人工答疑同时实现基于在线聊天的同步答疑和基于BBS论坛的异步答疑;智能答疑建立在答疑知识库的基础上,采用基于字符串最大正向匹配的中文分词算法实现用户基于自然语言提问的自动答疑;联合答疑基于JMS技术,实现网校间的资源共享.系统的实现基于J2EE三层架构体系,在中间层采用先进的MVC设计模式思想,实现页面显示与业务逻辑的分离,有效提高系统的可维护性、可扩展性和可复用性.     

网络自动答疑系统中模糊数学方法的应用研究

答疑解惑是教学过程中不可缺少的环节,如何在Internet环境下设计具有自动答疑功能的网络自动答疑系统,成为当前智能教学研究的热点。目前国内外在这方面做的工作主要集中在如何提高系统的智能方面,代表性的算法有：关键词匹配算法、加权关键词算法等。     

基于相关反馈的语音检索引擎

提出并实现了一种基于相关反馈的语音检索引擎，该引擎基于Sphinx语音识别工具将语音转化为文本，再采用Lucene对文本进行索引。为了提高语音检索的质量，系统引入了相关反馈机制，不仅通过局部相关反馈修正用户的查询，还通过全局类相关反馈机制挖掘Sphinx的识别错误模式，扩展了用户的查询，大大增强了该索引系统的准确性和实时动态性。实验结果证明该系统能符合检索者的需求，具有实用价值。     

使用贝叶斯分类的高考学业规划智能问答系统

考生在填报高考志愿时,针对复杂繁多的各类高校信息数据,传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配,考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据,这无疑增加了考生的时间成本.为此本文提出了基于高考领域知识图谱,使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法,设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统.与传统的搜索引擎不同的是,基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配,减少考生重复搜索和筛选数据的次数.测试结果表明,本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.