基于教学资源库构建智能答疑系统的关键技术研究

• 作 者: 张冬慧
• 机 构: 北京师范大学
• 出 处: 北京师范大学
• 发表日期: 2008年期
• 关键词: 教学资源库 智能答疑系统 问句分析 答案搜索 答案生成 远程教育

随着Intemet的广泛应用，基于计算机网络的现代远程教育越来越受到人们的重视，涌现了大量基于网络的教学系统，如何提高网络教育质量是网络教育发展的首要任务。作为现代远程教学系统的一个重要组成部分的智能答疑系统对促进网络教学质量的进一步提高和网络教育的进一步发展有重大意义。本文对基于教学资源库的智能答疑系统的关键技术做了深入的研究，完成的工作和创新之处如下：　　
以农村远程教育和教育信息化工程中广泛使用的教学资源库为基础，利用中文信息处理领域最新的理论和技术成果，把答疑系统和资源库有机结合，提出了基于教学资源库的智能答疑系统的基本系统框架，研究的关键技术除了一般智能答疑系统的相关技术外，还提出了本系统特有的关键问题是搜索源的文本处理和标准答案库的构建问题。　　
提出了对教学资源库文本资源进行半结构化处理的思想，基于HNC理论给出了具体的处理策略：对资源文本进行词汇层、语句层、语境框架层的分析和标注，并且建立相应的索引数据库。　　
以教学资源库为基础结合小学语文教学特点构建了标准答案库。针对小学语文教材及小学生思维特点，总结出了人工收集问题答案对的一些方法和规律；深入探讨了由单个陈述句文本派生问句的基本步骤、实例分析，并设计实现了派生问句的辅助工具，自动派生的问句再经过人工处理后收录到标准答案库中。　　
设计了问句分析系统模型，添加了句义分析子模块，为答案搜索提供了有丰富语义信息的预期知识。以HNC理论为指导，选择神经网络算法设计了问句分类器，实验表明该算法能够有效地减少问句分类及问句预处理过程中间句携带信息的丢失，提高了准确率。提出了一种面向查询扩展的完全加权关联规则算法，和一种基于K-means算法的查询扩展算法，提高了查全率。　　
设计了答案搜索模型：先搜索标准答案库，再搜索教学资源库。搜索标准答案库模块中，提出了基本搜索方案和基于句义的问句相似度计算算法；搜索教学资源库模块中，提出了基于语言学规则的多级答案搜索方案和基于神经网络的多兴趣Agent答案搜索算法；答案抽取系统模型中，提出了基于典型语义特征提取和传息语法理论的答案抽取算法。