【摘 要】
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网络课程智能答疑系统是当前自然语言处理领域的热点和难点,它综合运用自然语言处理、信息检索等技术,针对自然语言描述的问题,自动生成简洁、准确的答案。让计算机完全理解
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网络课程智能答疑系统是当前自然语言处理领域的热点和难点,它综合运用自然语言处理、信息检索等技术,针对自然语言描述的问题,自动生成简洁、准确的答案。让计算机完全理解人类语言是非常困难的,因此目前还没有出现成熟的智能答疑系统。本文在论述国内外答疑系统研究现状、相关理论及实现技术的基础上,分析了目前国内答疑系统存在的主要障碍,如自然言语言理解的技术不高、知识库的资源不够丰富、答疑方式单一等。为了克服这些障碍,本文设计了一个网络课程智能答疑系统,该系统的设计主要从自然语言理解技术和知识库的建设这两个方面的研究出发,来提高系统的智能性和实用性。同时这也是本文的创新之处。对于自然语言理解,以往的做法只是简单对提出的问题进行自动分词,以获取关键词词语本身,没有对问题的语义进行分析和理解。本文从语义分析的角度出发,采用基于特定领域的加权语义相似度计算方法实现学生问句与知识库中的问句的相似度计算,提高自然语言理解的能力,从而也提高了智能答疑的准确率。对于知识库的建构,除了用传统的关系统数据库来存储数据外,本文还引用XML技术来构建知识库,保证了知识的开放性和知识的自主拓展能力。
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