智能答疑系统的设计及探讨

仔细分析了现有的答疑系统的特点和不足,并在此基础上提出设计与开发具有智能性的答疑系统·在本系统中,采用客户/服务器模型,并引入人工智能中Agent的思想和XML,将学生、教师和教学资源有机地合理地结合起来,为学生创造一个具有个性化、智能化的远程教学学习环境·     

基于XML的智能答疑系统的设计与实现

文章在分析远程教育模式特点的基础上,提出了一个基于XML的智能答疑系统的设计.用XML作为数据交换的中介给系统的实现带来极大的灵活性,文章提出完整的体系结构以及XML的三层架构开发模式,然后对构建该环境的关键技术进行了深入的研究并给出了实现的方法.     

基于Agent网上实时答疑系统的应用研究

本文探讨Agent技术在实时性远程答疑系统中的应用,并设计出了基于Agent的网络实时答疑系统。     

基于 Multi-Agent技术的智能答疑系统研究

分析目前答疑系统的现状,针对不足,给出一个基于Agent技术的智能答疑系统模型及其技术路线。     

基于Lucene的网络学习智能答疑系统的设计与实现

介绍网络学习智能答疑系统对学习者的提问利用Lucene检索引擎进行检索,并将检索结果的相关词语进行存储,使得系统对后续学习者提问的回答可以利用前续的"结果",从而随着系统的使用,系统的答疑功能会越来越"智能"。     

基于WWW的在线答疑系统

基于WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式，它提供了一系列辅助网络课程教学的功能，在线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设，解决了网络教学这种非面对教学形式中学生与教师之间交流的难题。本主要就基于WWW方式的在线答疑系统的功能及实现方法进行了讨论，并给出了实际的解决方法。     

基于HTML5的在线答疑系统的白板设计与实现

利用HTML5的Canvas技术为在线答疑系统设计并实现了实时白板功能,该功能可满足网络环境下教学、答疑的实时白板演示的需要,同时为网络几何问题讨论提供了技术支持。     

基于知识管理的在线答疑系统研究

在远程教育和大学教育等领域中,在线答疑系统已经成为重要的构成部分之一。在设计答疑系统的过程中,需要从学生的角度出发,按照课程逻辑结构对学生可能提出的问题进行归纳整理,并预先将其存储到知识库中。当学生问到对应的问题时,答疑系统将自动回复。对于无法回答的问题,答疑系统则会自动转到教师端,由教师人工进行回复。回复的内容则自动保存到知识库中,作为知识库的有效扩展。目前,基于轻客户端的在线答疑系统越来越被教育者和研究者所重视。     

基于自然语言理解的智能答疑系统研究

分析了当前的答疑系统在智能性、精确性和查询速度上存在的问题，提出了基于自然语言理解的智能答疑系统模型，围绕该模型介绍了系统模型的关键技术。     

网络课程在线答疑系统研究与实现

基于网络课程在线答疑系统构建原则,设计了以《Visual Basic程序设计》课程为例的在线答疑系统,并对系统关键问题进行了分析。该答疑系统能够为教师和学生提供所需的交互空间,有助于学习者快速高效地获取问题答案。为此,借助Lucene实现了系统全文索引及搜索功能。     

基于Lucene的在线答疑系统的构建

通过分析在线答疑系统的交互模式,提出自助答疑和交互式答疑无缝衔接的答疑流程和框架;针对自助答疑过程中信息模糊检索的匹配问题,提出基于Lucene的全文检索方法,阐述了中文分词、主题词提取、索引建立和问题检索等关键技术.实验表明,该方法能有效地检索相关答疑信息,提升答疑效率.     

企业培训中基于手机的移动答疑系统的研究

通过分析企业培训中学习者的特点，提出基于手机的移动答疑系统，并对其物质技术及系统自身发展现状进行分析研究，概括企业培训中基于手机的移动答疑系统的基本模式。     

基于人工智能技术的医学知识问答系统研究

将人工智能技术应用于医学知识问答系统构建,帮助患者更准确性、更有针对性地认识疾病。建立标准化医学知识问答数据库,并通过医院门诊收集患者问题,利用Siamese LSTM获取问题间的相似度,将非标准化问题纳入问答系统,通过小程序完成问答系统与用户之间的交互,并选取100位门诊患者进行程序回答测试。程序实际测试的回答有效率为82%,无效率为18%,对于内容实质相似的问题回答准确。目前为止,程序运行的准确性处于较高水平,有效率达到82%,可以很好地解答实质相似、问法不同的患者提问。今后,有望通过进一步的数据扩充及程序训练,给患者提供正确的相关医学知识,进而提高就医效率,减缓临床压力,缓和医患关系,提高患者就医满意度。     

一个简单的中文问答系统

介绍了一个简单的中文问答系统.问答系统是集知识表示、信息检索、自然语言处理技术于一体的难度很高的研究课题.本文从问题处理、检索系统、答案抽取三个方面进行了详细说明.     

基于实体属性抽取的植物问答系统的研究

随着互联网的不断发展,信息抽取技术也在不断革新与进步,将植物描述信息结构化,对于植物分类学和植物标本的采集鉴定等进一步的深入研究具有重要意义。文章结合实体属性抽取技术,构建了植物信息知识库,从而实现了一个新型的植物问答系统,使用户能直接得到准确具体的答案。     

网上实时答疑教学系统的有效动力学模型研究

实时在线答疑教学是网上教学中一个重要的教学环节。本文对网上实时在线答疑教学特征进行了分析,从统计物理学、动力学的角度建立了一个网上自动答疑系统的动力学模型,并根据此模型对网上实时在线答疑的一些基本的教学要素进行了逻辑分析,归纳出了网上实时答疑系统的一些基本规律。     

国内外网上智能答疑系统比较研究

整合了网络通信、人工智能等高新技术的基于网络的智能答疑系统使教育答疑突破了答疑行为的时间、空间局限，并广泛扩展了问题解答的资源内容、资源呈现形式和资源获取方式，提供了高效率、高质量的学生与教育资源的交互，不但支持了网络教学的顺利进行，而且成为传统课堂教学的有益补充。然而国内外智能答疑系统发展的现状是真的发挥其优势，满足了教与学的需求？带着问题我们对国内外的智能答疑系统进行了调研。下面笔者将基于调研对国内外智能答疑系统的发展现状和特点进行比较，希望通过比较能够发现目前网上答疑系统的问题，并借鉴国外…     

基于词向量相似度的食品安全问答系统设计与实现

针对目前食品安全问答系统准确率不高且无法满足智能化问答要求等问题,基于词向量相似度设计食品安全问答系统。采用深度学习方法构建食品安全领域知识库及词向量模型,结合近义词库提出问句相似度计算方法,将问句与知识库内所有问句进行匹配,返回相似度最高问句对应的答案。实验结果表明,该系统问答准确率达到80%,能满足食品行业用户的日常问答需求。     

中国少数民族语文百科知识问答系统设计

我国是语言文字资源大国,为了增加各民族人民特别是青少年对党和国家民族语言文字政策的了解,提出构建中国少数民族语文百科知识问答系统。该系统采用基于FAQ（Frequently Asked Questions）库的问答系统,主要通过“问题答案”成对的形式将常见问题及其对应答案组合在一起作为问答系统的知识库。通过中国少数民族语文百科知识问答系统,可以宣传党和国家民族政策,增进各民族之间的相互认识和理解,为促进各民族交往交流交融奠定知识基础。     

网络课程答疑系统的研究与设计

以往的答疑系统基本上是内建于课程平台之内,不利于系统向专业化方向发展,信息搜索功能也存在一定的缺陷,并且缺乏对答疑效率的关注.为此,将开放体系结构与协作学习模式作为答疑系统建构的基础模型,将电子邮件和MSN消息实时发送运行于信息反馈过程,将全文检索、中文分词技术运用于信息查询过程,设计了一种基于协作学习模式、信息动态反馈机制和智能分词技术的网络答疑系统.