网络教学平台下智能答疑系统的研究与设计

智能答疑系统是基于网络教学领域的自动问答系统,该系统服务于用户远程学习中的疑难问题解答,可有效提高网络教学的质量。     

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.     

基于电子白板的远程实时答疑系统

为解决现场答疑受时间和地点限制的问题,分析了现有答疑系统的不足,构建了一种以答疑双方为对等客户端的远程实时答疑系统。将TCP协议和UDP协议相结合,采用双协议三线程方法,实现了客户端动态IP地址的自动获取及通讯连接。引入电子白板技术,实现文本与图形模式的同步交流,体现了传统板书讲解特点。提出教师答疑评价方法,为教师和教学管理部门提供考核依据。在Internet中测试的结果表明,该系统能够提供远程在线答疑,具有较好的方便性和实用性。     

基于ASP和Access2000的网上智能答疑系统

本文介绍了基于ASP和ODBC技术实现的Internet智能答疑系统的设计与实现过程。该系统采用了B/S模式,服务器端利用ADO组件访问数据库,后台数据库采用Access2000。系统运用了ASP的特点,ASP访问数据库的方法,充分利用了一些对象的差别,让他们充分发挥自己的长处。该系统实现了受教育者在不受时间和空间等条件的约束下,教育资源与教育方法的共享,为提高基于Internet远程教育的质量有一定的作用。     

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Domino平台的非线性实时远程答疑系统

介绍了一种用于远程教育的远程答疑系统,系统使用Domino/Notes文档数据库和ScienceWord相结合,同时整合Sametime即时通讯工具,实现了基于Web的非线性文档在线实时答疑功能.     

分布式环境下智能答疑系统平台的研究与实现

针对远程教育智能答疑系统中的知识资源不足的问题,提出采用M ob ile A gent技术、用XM L表示知识构建分布式环境下多站点之间的智能答疑平台,通过知识资源搜索完成答疑任务并补充和完善本地知识资源;讨论了系统所采用的A gent通信机制和路由策略。实验表明,使用该系统搭建起来的平台能够实现多个网络教育站点共享,解决答疑资源不足问题。     

多agent在网络智能答疑系统上的应用

随着互联网技术的出现和发展,网络答疑系统也得到了广泛的应用并且取得了较好的教育效果.然而一般网络答疑系统存在智能化程度低,交互性差的问题.智能网络答疑系统是一种以先进的Agent理论为技术基础的答疑系统,具有智能化程度高、交互性高的优势.该文阐述了基于Agent的网络智能答疑系统的构建思路和设计流程.     

基于UML的网络智能答疑系统分析与设计

答疑系统是网络教育平台的重要组成部分，它在加强师生交流、帮助学生明确问题所在，并获得自己真正需要的答案信息等方面具有不可或缺的作用。本旨在于提供一个智能答疑系统，帮助远程教育的学习者消除学习中的障碍。系统基于UML进行分析和设计，建立相应的数据库，同时引入智能Agent技术实现各个动态用例，使答疑解惑的过程变得轻松、自如、实时、便捷。     

基于智能技术的远程教育答疑系统研究

网上答疑系统是现代远程教育系统中不可缺少的一部分,然而当前的答疑系统只是根据用户的输入对题库中的问题进行简单的关键词匹配,查询精度和用户界面满足不了用户的需求。针对以上缺点,本文给出一个应用语义网络原理构筑起来的智能答疑系统。文章分析了建立智能答疑系统的必要性,由此提出了一个基于限定领域的智能答疑系统模型及其技术路线,并以两门大学计算机课程作为知识库来源,实现了系统的功能。试验结果表明,本文所提出的方法有效地提高了查询精度,用户界面友好方便。     

在线答疑系统的设计与实现

基于WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能,线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设,解决了网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的难题。     

在线答疑系统的设计与实现

基于WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能，线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设，解决了网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的难题。     

基于Web的在线答疑系统设计与实现

基于 WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能 ,在线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设 ,解决了网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的难题     

相似度计算在智能答疑系统中的研究及应用

随着远程教育的不断发展,智能答疑系统成为现代教育的一个必要组成部分,它是人工智能、信息检索和自然语言处理等技术的结合,无论是基于知识库还是基于自由文本的答疑系统其智能性和准确率都受到语句相似度计算这一关键技术的影响。为了提高智能答疑系统的准确率和智能性,采用了基于权重的语句特征向量模型。实验表明基于权重的语句相似度计算方法有较高的准确率,从而使得智能答疑系统的效率得到了一定的提高。     

基于B／S结构的电路分析网上答疑系统的设计与实现

本文介绍了一种基于B／S体系的Web平台“电路分析网上答疑系统”的设计与实现．该系统可以使师生在课余时间通过网络进行快速的电路图绘制与修改,并可以通过语音和文字两种方式对疑难问题进行交流。     

基于视觉和语言的跨媒体问答与推理研究综述

基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点之一,其目的是基于给定的视觉内容和相关问题,模型能够返回正确的答案。随着深度学习的飞速发展及其在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,基于视觉和语言的跨媒体问答与推理也取得了较快的发展。文中首先系统地梳理了当前基于视觉和语言的跨媒体问答与推理的相关工作,具体介绍了基于图像的视觉问答与推理、基于视频的视觉问答与推理以及基于视觉常识推理模型与算法的研究进展,并将基于图像的视觉问答与推理细分为基于多模态融合、基于注意力机制和基于推理3类,将基于视觉常识推理细分为基于推理和基于预训练2类;然后总结了目前常用的问答与推理数据集,以及代表性的问答与推理模型在这些数据集上的实验结果;最后展望了基于视觉和语言的跨媒体问答与推理的未来发展方向。     

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。     

基于多路语义图网络的图像自动问答

基于视觉特征与文本特征融合的图像问答已经成为自动问答的热点研究问题之一。现有的大部分模型都是通过注意力机制来挖掘图像和问题语句之间的关联关系,忽略了图像区域和问题词在同一模态之中以及不同视角的关联关系。针对该问题,提出一种基于多路语义图网络的图像自动问答模型（MSGN）,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联。MSGN利用图神经网络模型挖掘图像区域和问题词细粒度的模态内模态间的关联关系,进而提高答案预测的准确性。模型在公开的图像问答数据集上的实验结果表明,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联可提高图像问题答案预测的性能。