给大家推荐7篇关于智能答疑的计算机专业论文

今天分享的是关于智能答疑的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能答疑等主题,本文能够帮助到你

远程教育—智能在线交流系统

这是一篇关于在线交流系统,智能答疑,联合答疑的论文, 主要内容为随着现代信息技术和计算及网络技术的快速发展,现代远程教育能突破时间、空间和地域的限制,以弹性学制和双向交互为学习方式,满足了各个年龄段人们信息时代终身学习需求。在这个信息爆炸的年代,传统的教学方式要面对挑战。现代远程教育的形式,依托网络技术和多媒体技术正在快速的被人们所熟悉。目前日趋完善的互联网技术和信息技术远程教育越来越被社会认可。一般的在线远程教育教务教学系统,功能大致包括招考信息发布、组织报名、组织考试和发布成绩等。在如今的远程教学中,学生的自学过程是其一个重要的组成部分,即在互联网上实现师生之间的互动,构建虚拟系统,师生时间在虚拟的聊天室里可以互相讨论问题,记录重要的信息,这样后续的学生便有了参考。本系统对用户提供多种的服务形式和资料共享。如今,市场上的这些交流系统资源不能共享,也没有必然的关系,为了克服这个困难,本文提出的在线交流系统可以实现联合答疑功能。本文详细分析师生的在线交流系统的功能模块及开发过程,并且讨论一些技术要领。采用此次化的系统设计,师生交流系统结构式的上中下层分别为：远程答疑界面,结构式答疑和数据库。页面层使用的是Jsp+Servlet处理模式。本师生交流系统采用J2EE的三层构架体系,不但有常规的人工答疑,还有联合和智能答疑的功能。人工答疑可以解决时间和空间问题,智能答疑是通过时间的积累,对问题进行智能回答。而联合答疑可以使不同系统资源共享从而进行答疑。本系统为师生都提供了很多的便捷。

教学网站智能答疑系统设计与实现

这是一篇关于教学网站,智能答疑,分词,语句相似度的论文, 主要内容为目前,网络教学的教学模式逐渐兴起。但是,在众多的网络教学课程中,主要存在两方面问题,其一,老师只是单一讲解,很难实现学生的个体化需求,对学生提出的问题不能一一解答;其二,教师可能在某一重复的问题上浪费了极多的时间来进行解答。所以,如果能有一款系统可以实现对单一学生提出问题自动解答,上面的问题就迎刃而解。本文结合教学网站的具体需求,提出了智能答疑系统的解决方案和开发了一套基于B/S架构的智能答疑系统。首先,本文详细研究了答疑系统的相关技术以及相应的理论,从而确定对答疑系统的功能需求;其次,分析并研究了目前的中文分词算法,并最后确定使用逆向最大匹配算法来实现系统的功能;然后,研究了语句相似度计算方法,语句相似度由词形相似度、语句长度相似度、词序相似度三个方面决定的。本系统根据这三个指标来对学生输入的问题进行语句相似度的匹配;最后,利用上述研究的内容,开发了一套基于Web界面,采用Java EE技术,Apache tomcat作为网站服务器,SQL Server 2012作为后台数据库的智能答疑系统。在尽可能低成本、高效率情况下,去满足教学网站智能答疑的业务需求。基于课程教学网站的智能答疑系统的研究目标在于方便学生学习,使学习者能够在教师不参与的前提下,利用智能答疑系统迅速准确的得到知识点的解答,从而最大程度的利用网络提升自学效率。同时,智能答疑系统直接替代了传统的教师人工对某一单一问题反复解答,极大的减轻了教师劳动强度。除此之外,智能答疑系统利用了大数据时代特点,对学生提出的问题加以归纳,重点、难点以数据化形式加以体现,在一定程度上提高了教师的课程教学质量。

基于Web的智能答疑技术研究与实现

这是一篇关于智能答疑,全文信息检索,问句理解,答案匹配的论文, 主要内容为本论文结合全文信息检索新技术,提出了使用答案集相似度计算方法和答案重组的基于Web智能答疑技术,该技术主要包括三个组成部分:问句理解、信息检索和答案匹配与抽取。在问句理解模块中,本文利用自然语言处理技术中的词法分析和句法分析,对用户用自然语言提出的问题首先是进行最基本的预处理,包括问句分词和词性标注,然后去停用词后进行问题分类,提取问句特征项,并进行问句特征项扩展和疑问意向匹配。本文的词性标注模块使用了基于转换的错误驱动的学习方法,使用了信息增益法对问题类型进行提取,同时在问句特征项提取过程中使用知识点、疑问意向和问句类型细化的方式对关键词进行提取。在答案信息检索模块中,使用跨网页查询技术建立本地文档库,同时使用全文信息检索技术,该方式可以解决目前答疑系统因采用答案库,导致查询速度慢及跨平台性不高的缺陷。在信息检索过程中,对信息检索结果按照一定的规则进行排序和过滤,并进行了分页处理。在答案匹配与抽取中,由于答案信息检索后产生的答案片段集有很多,可选取最前面的若干个做进一步的答案片段过滤。对答案片段过滤后可以对这些答案集合两两进行相似度计算,选取相似最多的答案片段集合中的一个作为最终的答案,如果答案集中产生的答案都不相似,则可通过疑问意向词、问题分类词等信息做进一步的过滤,选取其中最前面的一个作为最终答案,然后通过对最终答案进行重组将答案返回给用户。最后本文利用JSP技术构建了并实现了一个基于Web的智能答疑系统,实验结果取得了不错的结果,但还有提高的空间。

一个基于WEB的智能答疑系统的设计与实现

这是一篇关于智能答疑,FAQ(Frequently Answering Question),全文检索,自动分词,快速定位的论文, 主要内容为随着网络教育的发展,智能答疑系统成为人们研究的一个热点问题。目前已有的答疑系统,多数是基于关键字的查找,即首先由用户输入关键词或者关键词的逻辑组合,然后系统在已有的问题和答案数据库中查找相关的材料。这种方式必将导致很多问题找不到答案,或者找不准答案。为了提高答案的召回率(recall)和答案准确率(precision),本文研究设计基于WEB和自然语言理解的智能答疑系统(Intelligent Question Answering System based on web and natural language understanding,IQASbowanlu)的模型,即用户可以用符合人类思维模式的自然语言(中文)进行提问,系统经过理解和处理后,给出问题的答案。本文所设计的智能答疑系统(IQASbowanlu)为用户提供图形化的简单操作界面,用户可在学习过程中,随时以简单的鼠标点击选择和输入自然语言问题来使用自动答疑系统。系统通过中文语句自动分词、高准确率匹配等技术理解用户问题,通过FAQ(Frequently Answering Question,常见问题)词频统计与最大匹配相结合的匹配方法,采用基于章节的快速定位技术,使系统快速给出问题答案;该系统可独立运行,还可通过增加FAQ库的方式对系统进行扩充,系统具有智能性、高效性、通用性等特点。本文分析研究了构建智能答疑系统所涉及的相关技术支持,包括自动分词技术、WWW技术、Java、XML基本理论、基于Web开发的理论和技术方法。重点分析探讨了建立基于XML的FAQ库的方法和FAQ的快速定位技术等系统实现的关键技术。本文提出了采用Web服务器端开发的Java Servlet、JSP(Java Server Page)技术,以MVC(Model-View-Controller)为设计模式的智能答疑系统(IQASbowanlu)的总体设计方案。首先,介绍系统的设计目标、功能要求、设计环境;然后,介绍系统的运行模式,对系统功能进行了分析,进行系统功能模块划分设计,构建系统功能模型和研究系统工作流程;最后,介绍系统的体系结构策略,给出系统的三层逻辑结构和IQASbowanlu的软件体系结构,并介绍了系统的安全问题处理方法。在智能答疑系统的设计中,采用面向对象的软件开发方法,在服务器端采用多线程和消息缓存机制提高网络通信效率及可靠性;对用户输入的问题采用串频统计和词形匹配相结合的方法进行自动分词和智能匹配,且采用基于章节的快速定位技术来查询答案,提高系统的智能性和运行效率,并实现了以下部分功能模块,包括用户界面(登录、解惑和系统维护)、自动答疑、BBS(Bulletin Board System)留言板、系统控制与管理、系统MVC架构、数据库连接池等,并且对IQASbowanlu原型系统的性能进行了分析。本文最后对IQASbowanlu的研究设计进行了总结,并展望了智能答疑系统的发展趋势,提出IQASbowanlu的完善策略。