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。     

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。     

自动分词算法在智能答疑系统中的应用研究

汉语自动分词是远程教育智能答疑系统的基础,如何根据远程教育智能答疑系统的特点进行相关分词算法的设计是提高答疑系统智能性,促进智能答疑系统发展的关键所在.针对现有答疑系统智能性不好的问题,在介绍几种常见分词算法的基础上,提出了一种改进型的自动分词算法,对该算法及其在智能答疑系统中的应用进行了分析,有利于提高智能答疑系统答疑的准确性和智能性,具有一定的实用价值.     

中文自动答疑系统的研究与实现

答疑系统是网络教育平台的重要组成部分，其主要作用是：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。探讨了基于中文的自动答疑系统中FAQ库、领域文本知识库组织方式；分析了问题理解、问题检索及问题求解各模块的设计方法；提出以FAQ库智能检索为主，领域文本检索为辅，不断扩充、更新FAQ库的检索方式，力求高质量的满足网络教育的解惑需求。该答疑系统在实际应用中也表现出较高的应用价值。     

智能答疑系统中语义网的研究与应用

目前答疑系统大多以关键词匹配为基础，而智能答疑系统是在此基础之上，增加了对语义的理解。文中讨论了专业领域义原的抽取、语义网和语义树的建立，并且就语义关系在智能答疑系统中的角色做了阐述。最后，实现了一个原型系统，通过增加对语义关系的理解，取得了比较好的测试结果。     

智能答疑系统模型设计

针对目前高校质量工程中精品课程建设存在的问题,智能答疑系统以提高学生个性化学习的能力.首先分析当前智能答疑系统存在智能性不足、答疑手段单一、答案或知识的结构不良、呈现方式不够丰富等不足,然后对当前的智能答疑系统进行改进,设计出了一个网上智能答疑系统模型.另外,本系统模型特别对标签检索模块进行了设计,在建好标签库的基础上...     

基于CBR的智能答疑系统范例库的研究与实现

CBR方法是近年来人工智能领域先进和实用的方法,范例库作为智能答疑系统的核心部分,为进一步提高答疑系统的智能性,将CBR引入范例库,研究了基于CBR的智能答疑系统范例库的构建方法,对聚类方法和遗传算法在CBR范例库的检索、维护中的应用进行了分析、测试。通过CBR范例库的建立、检索和维护有效地提高了智能答疑系统的性能、进一步提高了智能答疑系统的智能性。     

基于CBR的智能答疑系统范例库的研究与实现

CBR方法是近年来人工智能领域先进和实用的方法,范例库作为智能答疑系统的核心部分,为进一步提高答疑系统的智能性,将CBR引入范例库,研究了基于CBR的智能答疑系统范例库的构建方法,对聚类方法和遗传算法在CBR范例库的检索、维护中的应用进行了分析、测试.通过CBR范例库的建立、检索和维护有效地提高了智能答疑系统的性能、进一步提高了智能答疑系统的智能性.     

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。     

基于Web的智能答疑系统的设计和实现

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。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。文章通过应用模糊数学和双向最大匹配算法于网络答疑系统中,提出了一种高智能的答疑系统。     

融合领域特征知识图谱的电网客服问答系统

知识图谱（KG）是实现领域问答系统的关键技术之一,能够降低客服成本,推进客户自助服务的智能化,具有较大的商用价值和研究意义。针对基于KG问答系统中存在的中文问题表达模糊、线上服务运维成本高的问题,融合领域特征知识图谱的电网客服问答系统（HDKG-QA）,其能基于LSTM模型识别实体/断言,基于主题比较的语义增强方法准确寻找外部知识,使用启发式规则优化答案候选集,并定期根据ILP求解器设置全局KG的更新策略。HDKG-QA能够达到较高的实体/断言识别准确率,自动将领域知识映射为本地KG,快速实现服务知识库的在线更新,达到以较低的响应延迟实现高准确率的回答。根据国网重庆市电力公司信息通信分公司的实际客服问答数据集对本系统进行验证,实验结果表明通过引入LSTM和语义增强方法,问答系统的准确率提高了17%;基于启发式规则的优化答案排序策略将准确率提高了8%;通过引入ILP求解器,在保障同样准确率的情况下,问答响应延迟降低了9%。     

基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统

与传统的搜索引擎相比,自动问答系统支持自然语言提问,返回给用户一个简短而准确的答案,是自然语言处理领域的一个研究热点。文中介绍了一种基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统,它利用常见问题库和两大搜索引擎,快速准确地回答用户的问题,更加智能化地满足用户的检索需求。     

RETRACTED ARTICLE: Community guidance model based on interactive multimedia system

The rapid development of current wisdom education has become the mainstream that leads the development of education informatization. The development of wisdom education relies on big data network resources to adapt to online teaching resources and online learning environment. Wisdom education can meet the needs of teachers, students, researchers, and the public areas under the support of the Internet of Things, cloud computing, big data, and ubiquitous networks. As a very important part of wisdom education, the wisdom education environment plays a fundamental role in wisdom education. In an intelligent learning environment, personalized learners need to build an efficient community intelligence education model, which acquires and stores the data produced by the learners touching the related physical elements in the intelligent situation through the sensing device. An intelligent learning environment is able to analyze and infer the data and adapt the present educational research according to the individual needs of learners’ program providing “intelligent” learning services. In addition, guided by the system model and design principles of the wisdom education environment, this paper put forward the initial design ideas of the wisdom education inquiry base in order to provide some guidance to the construction of the wisdom education environment. This paper introduces XML language to standardize the representation of learning situation model and illustrates it with a concrete example.

     

智能化网络考试监控系统开发

近年来随着高等教育事业的快速发展,为了节约教育成本、提高教学质量和教育的信息化程度,网络化、无纸化考试在高校得到了快速推广。但由于计算机网络是一个开放的系统,考试中电子文档资料可以十分隐秘地被复制和在学生间传递,造成很多严重的作弊行为。如何防范当前网络考试中考生的作弊行为及保障考试结果的公平性成为了急需解决的重要问题。本论文所开发的智能化网络考试监控系统克服了现有考试监控系统的不足,将各种网络考试实时监控信息机地结合在一起,实现了作弊行为检测、作弊行为发现及作弊行为报警三位一体的立体化管理。同时,所开发的网络考试监控系统独立于现有各网络考试系统,在不影响现有考试系统正常工作的情况下,实现了考试作弊行为的有效监控,使其具有良好的可推广性及可维护性。     

基于改进自编码器的在线课程推荐模型

随着互联网技术的发展以及2020年新冠疫情的爆发, 越来越多的学生选择在线教育. 然而在线课程数量庞大, 往往无法及时找到合适的课程, 个性化智能推荐系统是解决这一问题的有效方案. 本文根据用户在线学习具有明显时序性的特点, 提出一种基于改进自编码器的在线课程推荐模型. 首先, 利用长短期记忆网络改进自编码器, 使得模...     

基于物联网技术的智慧实验室近远程测控系统

针对物联网教学中理论实验管理一体化的趋势,提出一种基于物联网技术的智慧实验室近远程测控系统方案。方案中设计了一种可将理论教学、实验自学、安全管理三位一体化的智慧实验室测控系统结构,通过融合无线传感网、嵌入式网关、网络通信、数据库等多种物联网相关技术,实现了一个可实时近远程访问教学、实验测试、设备控制、维护管理的物联网智慧实验室测控系统。测试证明,该系统可良好实时地运用于理论实验管理一体化教学中,分别满足教师端、学生端、实验师端三方的教学、自学和管理需求,促进在线离线教育方式融合,为智慧课堂教学提供良好平台。     

基于Hadoop的高校学生行为预警决策系统研究

通过智慧校园各种智能终端、可感知设备,获取学生校园动态行为轨迹数据,构建多维数据存储中心。利用Hadoop框架分布式文件系统HDFS和MapReduce,将多维数据进行关联、分类、降维、聚类分析与可视化呈现。使学生特征标签化,生成基于特征矩阵的学生画像,从而分离出偏离中心点的学生异常,建立动态的预警决策机制,从而进行前置预警和智慧决策;使高校管理机构及教师主动掌握学生的生活情况、学习状态及行为规律,从而对不良思想行为做到事先警示教育、事后跟踪管理,实现以学生为视角的智能管控及智慧管理。基于Hadoop的预警决策系统,开创了智慧校园教育管理决策科学化、管理智能化、监督过程化的新模式,具有较高的经济效益与推广应用价值。     

面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究

随着教育信息化进程的深入,学生在线学习数据得到不断积累,为数据驱动的教育评估和智能辅助教学提供良好条件.然而,已有的面向在线智慧学习的教育数据挖掘模型很难从海量、稀疏、高噪的数据中准确分析试题特征和学生学业水平,也较少考虑学生及教师的个性化需求.文中针对上述问题开展若干面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术研究工作,以教育学习所涉及的试题、学生、教师为对象,以个性化推荐等技术同教育领域知识相结合为手段,以提高学生学业水平为目标.具体介绍用于试题分析和检索的试题文本表征模型、基于认知诊断的个性化学习资源推荐方法、针对教师的教学建议和指导等方法,以及这些技术所依托的应用平台——科大讯飞在线教育系统“智学网”.最后简单讨论面向在线智慧学习的教育数据挖掘技术未来可能的研究方向.     

管理信息系统在教育行业中的应用及发展趋势

教育行业管理信息系统经过多年的应用和普及,引入了学生管理系统、教务管理系统、网上教学系统、图书馆 管理系统等,并且这些系统已经逐渐向智能化、移动化和云端化发展,这样就可以充分发挥新兴技术的优势,进一步实现存储 虚拟化,保证每一个逻辑业务功能的独立性和安全性,对提高管理信息系统的应用性能,具有重要的作用和意义。