基于领域本体的答疑网格系统

目前我国答疑系统隶属于某个教育平台各自开发,导致资源重复建设;各个系统之间也不能有效互操作导致系统间资源无法共享和统一协调管理.本文从资源共享和易于建设的角度出发,提出基于领域本体的答疑网格系统,文中给出系统的体系结构,详细阐述答疑流程,探讨了关键技术及算法,并分析系统特点及优势.     

基于Web的自动答疑系统

提出了一个基于Web环境的网络自动答疑系统Answer Web,根据其目标要求和功能。设计出系统框架和技术解决方案,并给出了系统实现的方法。     

基于多Agent的网络智能答疑系统的研究

分析了网络答疑系统的现状,阐述了Agent系统和多Agent系统的特征,并提出了如何在网络答疑系统中引入Agent技术.基于现代教育教学思想和Agent技术应用于答疑系统的优势,提出了多Agent的网络智能答疑系统模型.该模型通过多Agent之间相互合作使得网络答疑系统更加科学化、人性化.     

基于ontology的智能答疑系统的研究

答疑系统是现代远程教育中一个重要的组成部分。针对目前智能答疑系统在知识共享和问题求解精确性方面的不足,本文提出一种基于ontology的智能答疑系统模型,以大学计算机信息技术教程课程为例,构建课程知识本体,并在基于本体的推理和答案匹配模式方面进行了尝试。     

基于自组织的网上答疑系统的设计

针对当前网上答疑系统存在的一些问题,提出了一种基于自组织理论的自组织网上答疑系统的设计方法,阐述了系统的理论基础、系统功能和特征．给出了系统设计流程及具体的设计过程．经实际应用表明,系统具有较好的答疑效果和较高的答疑质量．     

一种网络课程答疑系统分词器的设计

针对网络课程答疑系统提出了一种新的分词词典和查询算法,借鉴了现有三类分词算法的优点,克服了它们的不足,所设计的分词词典包括专业词典和基础词典两部分,所设计的算法在分词词典中搜索时,先搜索基础词典,后搜索专业词典,如果在基础词典中搜索出单词,则不继续搜索专业词典,该算法大大降低了算法的时间复杂度。本文将分词词典设计成由首字和次字构成的二维索引矩阵,和全部词语的有序顺序表组成,将单字的内码作为其在矩阵中的下标,对有序顺序表采用顺序查找,减少了词典搜索次数。     

网上答疑系统的设计与实现

介绍了基于WWW的网上答疑系统的设计及实现方法,该系统运用数据库技术和WWW技术进行设计,以校园网作为网络支撑环境,由Web Server 统一管理整个系统,在设计中将ASP动态网站技术与数据库技术结合起来,采用ASP的ADO方式访问数据库,利用ASP技术与SQL查询相结合来实现问题的查询,系统能在学生自学期间提出问题时给予及时的解答,具有动态交互性、开放型、时效性和实用性的特点。     

基于Web的答疑系统设计与实现

提出了一个基于Web环境的网络自动答疑系统，根据其目标要求和功能，设计出系统框架和技术解决方案，并给出了系统实现的方法。     

网上答疑系统的设计与实现

介绍了基于WWW的网上答疑系统的设计及实现方法.该系统运用数据库技术和WWW技术进行设计,以校园网作为网络支撑环境,由Web Server 统一管理整个系统.在设计中将ASP动态网站技术与数据库技术结合起来,采用ASP的ADO方式访问数据库,利用ASP技术与SQL查询相结合来实现问题的查询.系统能在学生自学期间提出问题时给予及时的解答.具有动态交互性、开放型、时效性和实用性的特点.     

基于Web的答疑系统设计与实现

提出了一个基于Web环境的网络自动答疑系统,根据其目标要求和功能,设计出系统框架和技术解决方案,并给出了系统实现的方法.     

基于本体的智能答疑系统的模型研究

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精确性方面,提出基于本体(Ontology)的智能答疑系统的模型,该模型首先需要建立基于本体的知识库,然后对用户输入的问题进行分词、语法分析和本体提取等,并在知识库中进行搜索,得到合适的问题解答,基于该模型建立的智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达等方面具有较好的效果.     

基于常问问题集的中文问答系统研究

首先根据用户的提问建立一个候选问题集，然后通过计算句子语义相似度，在候选问题集中找到相似的问旬，并将答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验表明，与基于关键词的句子相似度计算相比，基于语义的句子相似度计算提高了问题匹配的准确率。     

基于常问问题集的中文问答系统研究

首先根据用户的提问建立一个候选问题集,然后通过计算句子语义相似度,在候选问题集中找到相似的问句,并将答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验表明,与基于关键词的句子相似度计算相比,基于语义的句子相似度计算提高了问题匹配的准确率。     

A novel approach for agent ontology and its application in question answering

The information integration method of semantic web based on agent ontology (SWAO method) was put forward aiming at the problems in current network environment, which integrates, analyzes and processes enormous web information and extracts answers on the basis of semantics. With SWAO method as the clue, the following technologies were studied: the method of concept extraction based on semantic term mining, agent ontology construction method on account of multi-points and the answer extraction in view of semantic inference. Meanwhile, the structural model of the question answering system applying ontology was presented, which adopts OWL language to describe domain knowledge from where QA system infers and extracts answers by Jena inference engine. In the system testing, the precision rate reaches 86%, and the recalling rate is 93%. The experimental results prove that it is feasible to use the method to develop a question answering system, which is valuable for further study in more depth.     

网上教育中实时答疑功能的实现

分析和比较了现有的网上答疑系统，提出让学生和教师作为客户端，解决了客户端之间直接实时连接通讯问题，使数据处理无须通过服务器，降低了服务器信息处理量，从而消除了数据传递的中间环节，使学生与教师真正实现面对面的直接交流与答疑。     

基于语义模板的问答系统研究

提出一个基于语义模板的用户交互问答系统,其中语义模板用于标识句子中各成分之间的语义关联关系.语义模板的使用有助于问题的分解和各成分间语义关联关系的研究,可提高分析精度,适宜于英文和中文问题的分析.在系统运行中,将问题和用户选择的正确答案对,存储在数据库中,通过积累知识构建知识库,实现问题自动回答.     

基于模式学习的中文问答系统答案抽取方法

答案抽取是中文问答系统的关键,而通常答案是借助于问题的答案句子模式抽取得到,由于答案句子模式是语言专家根据语言规则提炼获得,因此非常依赖于专家经验。针对这一局限性,提出了一种利用模式学习来获得中文答案句子模式的方法,该方法利用搜索引擎从互连网上检索相关问题文本,人工提取包含答案的句子段,并标注问题类型及答案,形成各种问题类型的问答训练语料。通过统计学习,提取候选答案句子模式,计算候选句子模式权重,并根据权重获得相应问题类型的答案句子模式。基于事实的问题答案抽取结果表明,提出的基于模式学习的方法有很好的效果,实验答案提取准确率值达到了0.28,学习方法获得的模式基本上覆盖了常规答案句子模式。     

智能问答系统中问句相似度计算方法

以《现代操作系统》为例,在智能问答系统中,综合考虑问句的词和语义等多方面特征,并对编辑距离法进行改进,设计了一种新的组合式问句相似度计算方法。实验结果表明,该算法取得了良好的效果,可以有效地提高问答系统的性能。