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。     

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.     

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.     

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。     

社区医疗智能答疑系统的设计与实现

针对社区医疗服务中咨询答疑特点及现有答疑系统存在的不足,本文提出了一个基于B/S模式的智能答疑系统设计方案,采取全自动智能搜索与半自动辅助答疑相结合的方式,建立系统结构模型,解析各个模块功能,其中重点探讨了句子相似度算法的改进,并实现了其在医疗领域的应用。     

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。     

智能答疑系统的研究与设计

针对当前答疑系统存在的一些问题,提出了一种基于自然语言理解的实用智能答疑系统实现方案,分析与研究了该系统所涉及的关键技术,对中文分词词库作出了改进,设计关系词典开展了语义分析,采用改进的TF-IDF函数,提高了答疑系统的精确性和准确性。     

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.     

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。     

智能回复系统研究综述

网络舆情形成快、影响大,如何对其进行智能导控一直是网络安全中的难点和重点。本文提出使用智能回复系统对网络舆情进行自动引导的观点,然后对智能回复系统研究进行了综述。本文首先介绍了当前智能回复系统的主流研究方向,如视觉问答、基于知识图谱的问答和推理问答等不同类型的智能回复系统;接着根据应用场景的不同分别介绍了垂直领域和开放领域的智能回复系统,然后从技术手段上对实现智能回复系统的各种主流方法进行了详细的介绍和探讨。最后本文总结归纳了当前智能回复系统的自动评价方法以及当前智能回复系统存在的主要问题及未来可能的研究方向。     

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。     

基于潜在语义分析的智能答疑系统研究与实现

文中研究的是基于常问问题库（FAQ库）的智能答疑系统。FAQ库是很多智能答疑系统中的一个重要组成部分,它把用户常问的问题和相关答案保存起来,对于用户输入的问题,可以首先在FAQ库中查找答案。如果能够找到相似的问题,就可以直接将问题所对应的答案返回给用户。为解决智能答疑系统因词的同义或多义现象而导致的“漏答”或“错答”,采用一种基于加权潜在语义分析模型的相似度计算方法。针对特定教育领域的智能答疑系统．改进了反映词与词之间相关性的权值计算。通过对特定课程中常问问题的实验,结果显示明显优于向量空间模型。     

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...     

面向知识自动化的自动问答研究进展

将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性自动问答系统及关键问题进行了描述和分析;并对主流的英文、中文自动问答应用和主要评测方法进行了介绍.     

基于Struts2框架的课程答疑系统的设计与实现

课程答疑不仅仅是课堂教学上一个不可缺少的环节,同时也是网络教学中重要的一部分。如何在网络课程教 学中开展高效率的课程答疑已经成为网络教学中一个重要的问题。本文介绍了基于Struts2 框架的课程答疑系统的设计与实 现。系统采用HTML,DIV, CSS,Ajax,JavaScript,JSP 等相关技术进行编程,实现了用户的登陆、注册、关键字搜索、文件的上 传、权限控制、动态导航内容等功能;使用MySQL 数据库进行管理,实现了管理员对课程、内容和用户信息的管理功能。该系 统有效克服了课堂教学时答疑受时间、地点限制的弊端,便于师生之间进行在线互动。     

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台是一个智慧学习、智慧答疑、精准教学、在线讨论、个性化练习测试、多维度评价等功能的一体化教学服务系统。学生通过平台线上自主学习、多方讨论、多维度评价,教师通过平台进行学情分析、问题答疑、教学设计,教学管理者通过平台实施数据化教学决策,通过线上线下有机结合,形成闭环,有效推进个性化、精准化教学。本文通过对基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建进行研究,提出O2O智慧教学平台的技术框架,为平台的构建提供技术参考。