基于知识树的概化预处理和关联模式挖掘的智能答疑模型

分析了旧智能答疑系统设计的基本答疑策略，并在基于知识树的概化数据预处理和模式的关联规则挖掘等机制的基础上，提出并实现了新的智能答疑模型，通过实验证明了新模型智能性的提高。     

基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型研究

针对目前智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题求解查全率和查准率方面的不足,提出了基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型。该模型首先需要建立基于Ontology的问题解答知识库,然后对用户输入的问题进行关键词拆分、本体交互和语义扩展等,并在问题解答库中进行查询,得到合适的问题答案。与同类答疑系统比较,在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达有了较为明显的改进。     

关于网上智能答疑系统研究的几点思考

答疑是教学过程的一个重要组成部分。本文就国内目前已有网上智能答疑系统的研究文献进行梳理分析,并在此基础上,提出网上智能答疑系统需在答疑的学习机制、实证研究、互动性及个性化服务等方面加强研究。     

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。     

基于知识图谱的智能答疑系统研究

在大型开放式网络课程(MOOC)系统中,答疑是一个重要环节,智能答疑系统的研发,有助于提高教学的效能。一般的答疑系统缺乏对课程知识的智能表示,对以往问题答案的自动归纳等。利用知识图谱技术将学生提问问题以知识点树的形式显示,同时结合朴素贝叶斯算法文本分类,将问题关键字按照知识点树中的知识点进行归类,并与教学案例课件进行分类匹配,从而初步改造为智能答疑系统。系统以华东师范大学公共计算机课为应用实例,初步应用测试问题分类成功率均在80%左右,证明智能答疑系统能更好地表示和分类问题,更好地适应学生的答疑应用。     

分布式智能答疑系统的知识库构建与维护研究

构建知识库是搭建分布式环境下智能答疑系统平台的关键环节。文中针对如何表示各站点知识库中的知识以及如何构建和维护知识库问题，提出用XML表示知识来构建知识库，通过使用DOM树来维护知识库，并给出了知识库的组织结构图及XML的DTD文件。实验表明，用该方法构建的知识库便于在系统平台下实现资源共享和知识库维护。     

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.     

基于Web的智能答疑系统的设计与实现

本文简单分析了目前智能答疑系统的现状,并指出了它们存在的不足;在此基础上提出了一个智能答疑系统的结构模型,主要介绍系统中FAQ库的自动形成机制,并给出系统中的关键实现技术。     

基于本体的智能答疑系统的研究与实现

答疑系统是现代远程教育不可缺少的一个组成部分.针对目前答疑系统在知识共享和问题求解精确性方面的不足,提出了一种基于本体的智能答疑系统模型.该模型对于学生输入的问句,利用浅层语义分析技术,首先生成问句向量,再利用SPARQL查询语言,在本体库中查找答案.分析与研究了该系统所涉及的关键技术,以计算机应用基础课程为例,构建课...     

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。     

基于语义的智能答疑系统关键技术研究

提高答疑的智能性是目前答疑系统研究的重点,为此提出一种语义消歧算法SDA(Semantic Disambiguation Algorithm),它可以更好的解决一词多义的问题。在此基础上提出一种基于语义的问题相似度算法SQS用于提高答疑系统中问题与答案的匹配准确度,实验表明,这种算法提高了答疑的准确性和智能性。     

智能答疑系统中搜索技术的研究

描述了智能答疑系统中问题搜索的基本过程,并分析了知网在搜索中的应用，针对题库结构的特殊性,采用了基于文本段的向量空间搜索模型,对传统的TF-DF公式做了改进,并使用局部相似度和全局相似度相结合的方法实现搜索结果的排序。     

提高IQAS查询速度的一种方法

为了提高基于自然语言处理的智能答疑系统IQAS(IntelligentQuestionAnsweringSystem)中答案的查找速度,该文提出一种索引结构,它可以很快地使问题锁定在查找的范围之内。     

基于语义的智能答疑系统关键技术研究

提高答疑的智能性是目前答疑系统研究的重点，为此提出一种语义消歧算法SDA（Semantic Disambiguation Algorithm）．它可以更好的解决一词多义的问题。在此基础上提出一种基于语义的问题相似度算法SQS用于提高答疑系统中问题与答案的匹配准确度，实验表明，这种算法提高了答疑的准确性和智能性。     

基于知识的智能柔性网关研究

本文参照OSI参考模型,提出了一种基于知识的智能柔性网关模型及其总体结构和工作原理。文中对网关主要领域问题进行了分析,提出了建立以规则库、模型库和方法库等多库协同高层协议综合知识库设计方案,并对综合知识库的构成、智能协议转换器和智能服务接口的推理过程等关键技术进行了讨论和阐述。     

基于云模型的智能教学系统中学习质量的评价

提出将云模型理论应用于智能教学系统的学生模型构建中,建立一种基于云模型的学生学习质量评价方法,利用云对概念的贡献程度进行数据离散化,并引入云变换计算隶属云,最后结合极大判定算法求出更加符合实际的学习质量等级划分。实验结果表明,这种新的评价方法得出的隶属概念不仅能够反映出学生对知识点的掌握程度,还能够反映出学生在学习中的发挥稳定性、心理素质等情况,有利于提高智能教学系统的应用效率。     

基于IADS的多库协调器的研究及应用

知识管理系统中的核心问题之一就是多库协同问题,利用智能自律分散系统(IADS),设计了一个基于智能自律分散系统的知识管理多库协同系统,解决知识管理中的多库调度、多库协调、资源共享等问题。     

基于语义的智能信息处理技术的研究

智能信息处理是模拟人或者自然界其他生物处理各种信息的行为,是当前信息处理技术向多样化、集成化与智能化方向的发展,具有很高的理论研究和应用价值.经过多年的研究和探索,智能信息处理技术已经取得较大的发展,但在实际应用中还存在许多问题需要解决和完善.分析了基于概念图的语义研究在智能信息处理中的应用,并设计与实现了一个基于概念图的智能答疑系统CGQAS,通过实验结果验证了基于概念图的智能信息处理的可行性和有效性.     

基于Web的智能教学系统模型

智能教学系统是当前计算机应用的重要领域之一，文中主要研究在国家知识基础设施(NKI)支撑下的基于Web的智能教学系统模型：NKI-Tutor。NKI-Tutor包括七个模块：学生模型、教学模型、交互模型、NKI知识库、专家模型、出题模块和模拟工具，其主要特点是：(1)教学内容覆盖多个学科知识，且是动态的知识库；(2)交互模块给教师提供可操作的教学策略描述语言，便于教师在系统中设计个性化的教学策略。     

句子相似度计算及其应用

随着互联网技术的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案。智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,其中句子相似度计算是问句理解的一部分,它的性能将直接影响到最后答案的准确性。本文通过对词型和普通的编辑距离算法为基础,加入了词性的语义信息,提出了一种新的句子相似度算法,并将其应用到计算机基础课程答疑系统中,使得系统的正确率有了较大的提高。