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.     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生教百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库（FAQ）相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生数百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库(FAQ)相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

基于课程本体的智能FAQ系统的设计

一个完整的答疑系统一般由FAQ子系统和课程文档库子系统组成.FAQ子系统用于回答常见问题,主要解决答疑速度与准确性问题;课程文档库子系统用于非常见问题的答疑,解决完整性问题.文章给出的基于课程本体的智能FAQ系统,以课程知识本体为基础,建立了课程关键词库和FAQ库;系统完全抛开庞大的通用词典,简化了分词和词性标注过程,杜绝了词语歧义现象;借助本体在知识结构及相互关系表达上的特点,在智能性和学习引导性上具有明显优势.     

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...     

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。     

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Q/A与文档库的智能课程答疑系统

评价智能答疑系统优劣的重要指标是准确率和召回率.系统结合Q/A库和文档库搜索技术的优势实现,利用成熟的Q/A技术回答常见问题,保证了系统的准确率和高效率.利用智能文档搜索技术解答非常见问题,提高了系统的召回率,又因为事先对文档作了预处理,使搜索效率明显提高.同时系统基于课程开发,关键词的词汇量少而精确,使得语义理解的处理得以简化.     

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。     

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.     

集成数据库及KDD的复杂体系定性定量及结构解析智能系统

本文对如何构建一个全新的解析智能系统进行了描述。该系统的特点是把基于化学计量学的解析算法和专家系统柔性集成到一起,并把数据库知识发现（ＫＤＤ）技术和专家数据库（ＥＤ）技术作为构建专家系统知识库的核心工具。利用解析算法可使复杂化学体系简化,结合改进的专家系统可实现化学体系定性定量及结构解析的智能化。     

Intelligent query answering by knowledge discovery techniques

Knowledge discovery facilitates querying database knowledge and intelligent query answering in database systems. We investigate the application of discovered knowledge, concept hierarchies, and knowledge discovery tools for intelligent query answering in database systems. A knowledge-rich data model is constructed to incorporate discovered knowledge and knowledge discovery tools. Queries are classified into data queries and knowledge queries. Both types of queries can be answered directly by simple retrieval or intelligently by analyzing the intent of query and providing generalized, neighborhood or associated information using stored or discovered knowledge. Techniques have been developed for intelligent query answering using discovered knowledge and/or knowledge discovery tools, which includes generalization, data summarization, concept clustering, rule discovery, query rewriting, deduction, lazy evaluation, application of multiple-layered databases, etc. Our study shows that knowledge discovery substantially broadens the spectrum of intelligent query answering and may have deep implications on query answering in data- and knowledge-base systems     

智能楼宇中MS SQL数据库研究及设计

智能楼宇系统是建筑系统与现代的计算机技术和信息技术相结合产生的。智能楼宇系统给日常生活和企业带来了便捷的管理方式。本文主要研究了智能楼宇系统中基于MS SQL数据库的信息系统的设计和实现。首先介绍了智能楼宇系统和MSSQL的一些知识,然后研究设计了数据库系统的实现和数据库的一些优化措施。     

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。     

棉纺质量控制专家系统的设计

主要研究棉纺质量控制专家系统的体系构成、棉纺质量控制知识的表示策略及知识库的设计。知识库的设计是该系统设计最重要的工作,包括基本数据库和规则库两方面。知识库的核心内容之一是基本数据库,用来存放质量问题的描述、产生原因、防止和处理办法等。规则库由质量问题库、质量问题影响因素、质量问题处理措施三个库构成。知识库的设计方法是先将棉纺质量控制知识抽象成概念、事实和规则,然后用关系数据库来存储这些知识。在此基础上构建一个基于产生式规则的专家系统。本系统采用基于规则的数据和信息驱动正向推理为主,辅之以目标驱动控制策略,算法采用深度优先。合理的知识库设计和有效的推理方法使得该系统效果较好。     

工程智能化CAD系统设计

本文通过对工程设计过程及其特性的讨论，提出了工程设计过程的理论模型－规划控制下的二阶从段设计模型，论述了基于这一模型的工程智能ＣＡＤ系统设计方法及其关键技术；     

多媒体数据库系统的研究与设计

在分析研究多媒体数据库系统的体系结构、关键技术、多媒体数据模型、功能及特点的基础上,设计了煤矿系统中的多媒体数据库系统并开发了相应的基于图形界面的煤矿管理系统。在开发系统的过程中,分析了传统的数据库系统的各种解决方案的基础上,主要从数据模型建立、物理结构设计、基于内容的检索等方面给出了较好的解决方案。