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.     

面向课程的中文FAQ自动问答系统模型

面向课程的中文FAQ自动问答系统作为网络教学平台中的子系统,可以实现课程自动答疑,具有较强的实用性,该类问答系统的FAQ库大都人工构建,费时费力,针对此种状况,本文提出一种新的问答系统模型,从"百度知道"自动获取不同课程FAQ库的问答对,并根据提出的融合语义词典和句法依存关系的句子相似度算法,实现学生问句与根据问句关键字向量得到的FAQ库检索子集中的问句之间的相似度计算,自动应答,其他情况采用人工解答,并更新FAQ库。实验结果表明,本系统模型,具备根据不同课程自动构建高质量FAQ库的能力,具备更高的应答准确率,具备不断增强答疑效果的能力,具有广阔的应用前景。     

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。     

一个基于多课程本体的简单答疑系统*

目前的智能答疑系统每次只能对一门课程进行知识解答,针对这一问题,构建一个能够解答两个课程知识的简单答疑系统。首先构建用于答疑系统的两个课程领域本体,然后采用本体映射技术将这两个异构本体映射在一起,使得两者之间能够进行信息交流。该系统能够实现学生在学习一门课程知识的同时比较学习另一门相关领域课程中相似的知识,使得学生既能加深对于所查询课程知识的理解又能同时了解相关领域的相似知识。     

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.     

基于常见问题集FAQ的智能答疑系统

智能答疑系统是目前问答系统研究领域的一个热点,它既能让用户用自然语言语句提问,又能为用户返回一个简洁准确的答案.常见问题集FAQ是智能答疑系统中的一个重要组成部分,本文提出了FAQ的形成与处理机制,从而在理论上提高了智能答疑系统的性能.     

自动答疑系统知识库文本的索引研究

该文从传统的基于FAQ库自动答疑系统的知识库存储及检索方式的不足出发,提出了知识库文档预处理及建立倒排索引结构的方法。对倒排索引文档进行重组及性能进行优化,初始化了文档的权重,提高了文档内容的检索速度。     

受限本体相似

在从不同的语义Web上得到用本体表达的文档资源以后,这些文档资源通常被转换成基于同一个本体的本体描述,这样既便于对文档的分析,又便于在此基础上进行信息抽取.这些文档本体之间仅仅在实例和关系层上彼此相互不同,在类、属性、规则、谓词方面都基本相同.对这种文档的检索,一个最普通的操作就是计算本体之间的相似性.很多计算本体相似性的方法基本上都是以分别属于不同本体的实体之间配对比较来实现,而且往往要考虑所有相关的元素.这不仅增加了计算复杂度,还会遇到循环计算的问题.在对语义网本体语言的推理能力进行研究以后,提出了一种基于知识推理的二阶本体相似技术,解决了循环计算的问题.     

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。     

基于本体概念图的电子课本系统构造技术研究

提出一种在Web上自动构造电子课本学习系统的方法。学习者通过遍历域本体库的本体概念图,指定主题层次。引导主题爬取Web文档,自动构造电子课本,在Web上学习就像在读一本书。     

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。     

基于章节本体和转移网络的自动答疑系统

针对现有本体和转移网络在网络教育自动答疑系统中应用的不足,提出了一种基于章节划分的本体与转移网络方法。定义了章节本体,确定了基于章节本体的问题模式,给出了基于章节划分转移网络解决规范化问题的答案生成。基于章节本体知识给出了语义相似度模型,用于解决非规范问题的答案生成;基于章节划分转移网络建立了章节索引转移子网的搜索方法。实验结果表明,基于章节划分的本体论和转移网络方法在不降低搜索效果的情况下,比一般的本体论和转移网络方法的查询时间减少了38%。     

网络答疑本体的生成与匹配方法研究*

针对网络答疑具体任务,提出答疑本体概念,构建答疑本体,并提出一种基于答疑本体的答案匹配方法和相似度计算公式。公式不仅考虑词之间的相似度,还考虑问题答案对(QAp)在本体中的位置。该位置信息隐含了句子结构上的语义和词的语义扩展。实验结果表明提出的答疑本体能够有效表示QAp,易于答疑系统的检索匹配。     

基于XML Schema的航运领域本体构建方法

EDI电子数据交换作为一种信息技术,目前已经广泛应用在航运领域.然而由于各个国家乃至各个航运公司所用的EDI报文格式和系统都不相同,导致数据流通性差.为了解决航运领域信息共享存在的语义异构问题,本文将本体的概念引入到了航运领域之中,并且提出了一种基于XSLT转换技术和XPath路径语言的本体构建方法,实现了将航运业务的XML Schema结构文档中半自动化的转换成OWL语法的本体文档,建立了航运领域本体.实验表明,该方法能够大大提高本体的构建效率,并在一定程度上保证了本体的正确性.     

基于本体的虚拟企业伙伴选择系统研究*

虚拟企业伙伴选择首先必须要解决潜在伙伴企业信息的获取和规范化处理的问题.为了解决这一问题,提出通过构建企业本体来规范企业资源信息描述和理解.在此基础上建立了一种基于本体的虚拟企业伙伴选择系统,并对企业本体库的内容框架和结构设计方法作了详细介绍.     

基于工作流和本体建模的GMP文档管理系统研究

GMP(药品生产质量管理规范)是制药行业质量管理的依据,对GMP文档进行管理是制药企业的一项重要任务.然而,目前采用的一些基于手工方式或利用传统的GMP文档管理系统来管理GMP文档,还存在业务流程不能与文档的紧密相关、系统的重构性和可扩充性较差等问题.为解决这些问题,首先讨论了GMP文档管理的特点和复杂性及现有一些方法的不足,然后提出一种基于工作流和本体建模的GMP文档管理系统框架,接着详细分析了各组成部分主要功能及各子系统的具体实现.