蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究

研究了智能答疑系统中的问题分类.根据智能答疑系统的特点,将蚁群聚类算法引入智能答疑系统中,并对该算法在智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.该算法能有效的对智能答疑系统范例库中的问题进行聚类,进一步提高了答疑系统检索的效率和智能性.     

模糊贴近度在智能答疑系统中的应用

智能答疑是现代远程教育中一个重要组成部分,但目前网络答疑系统反馈答案的查出率和准确率较低.文章在分析用户问题与标准问题语句的模糊贴近度的基础上,提出了基于阈值的模糊贴近度算法.通过对系统运行情况的分析,证实了该算法能有效地提高答疑系统的智能处理能力.     

基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

中文智能答疑系统相关技术的研究与实现

针对目前答疑系统的现状和不足,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案,将改进的关联规则算法应用于文本聚类中,结合J2EE技术在系统开发上的优势,应用JSP、Servlets、EJB以及JDBC等技术形成一个快速准确的智能答疑系统。     

基于统计的云搜索中文分词算法

针对当前云搜索系统中中文分词仅仅采用简单的正向匹配最大算法和逆向最大匹配算法容易产生歧义的问题,提出了采用平均最大分词算法分词,并用最小分词偏离标准差消除歧义的方法进行云搜索系统的中文分词。经过测试,该算法明显优于正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法。     

基于领域本体的答疑网格系统

目前我国答疑系统隶属于某个教育平台各自开发,导致资源重复建设;各个系统之间也不能有效互操作导致系统间资源无法共享和统一协调管理.本文从资源共享和易于建设的角度出发,提出基于领域本体的答疑网格系统,文中给出系统的体系结构,详细阐述答疑流程,探讨了关键技术及算法,并分析系统特点及优势.     

一种基于SVM和规则消除组合型歧义的算法

歧义的处理是影响分词系统切分精度的重要因素,也是中文自动分词系统中较为困难的问题.提出一种基于支持向量机(SVM)和规则(Rules)相结合的算法(SR算法),对中文分词过程中的组合型歧义字段进行排歧.SR算法主要思想是利用支持向量机分类的原理,结合词性搭配的一些规则排除组合型歧义.实验表明,用此算法对几种不同的语料进行排歧测试,排除组合型歧义字段的切分正确率可达83%左右,为解决中文自动分词难题提供了一条新路径.     

答疑Agent在网络教学平台中的设计与实现

设计了基于Agent的智能答疑系统,重点分析了答疑Agent的设计和实现,并在网络课程答疑系统中进行了实验．     

智能答疑系统的研究与实现

根据国内外现有的智能答疑系统存在的问题,本文提出了支持自然语言提问的智能答疑系统模型,当用户提出问题时,系统利用相关技术自动理解用户输入的自然语言文本,并与数据库信息进行匹配,返回一组与问题相关的答案,并形成反馈,同时本文将改进文本分类算法应用于答疑系统中,准确快速的对数据库问题进行分类,可以将用户提出的问题快速定位,提高答疑效率。     

基于统计规则的交集型歧义处理方法

中文分词是中文信息处理的基础, 歧义问题是中文分词的一个难点, 而交集型歧义问题占歧义问题的90%以上, 因此对交集型歧义问题的研究是中文分词研究的一个重点. 通过反复的实验和对实验结果的分析, 提出了5条规则, 并根据这5条规则给出了一种针对交集型歧义字段切分的算法, 实验结果表明, 基于该算法实现的分词系统DSfenci, 对于交集型歧义消解的准确率高于95.22%.     

基于数据挖掘的智能答疑系统

根据当今答疑系统的缺点,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案,将改进的关联规则算法应用于文本聚类中,可以将数据库中问题更加准确地分类,因此可以将用户提出的问题快速定位,提高答疑速率.将聚类后的问题库应用关联规则,可以得到更加准确的关联表,用于提取论坛数据库中的最优答案,进而形成一个快速且准确的自动答疑系统.实验结果表明该方案具有智能性、自我更新性能、节约存储空间和提高答疑效率等优点.     

基于组合型中文分词技术的改进

在分词过程中如何处理歧义切分是中文分词算法要解决的难点之一.文中提出了一种改进的基于词典和基于统计的组合中文分词算法,能够发现并处理交集型歧义,该算法在发现歧义的过程中没有采取传统的双向匹配法而是采用双栈的结构,减少了匹配花费时间,并分别采取长词优先和最大概率方法处理一般的交集型歧义和特殊的同词长交集型歧义.最后通过实例对文中所提出的算法进行实验验证,结果表明该算法比传统的分词算法有更好的准确率.     

一种基于词语搭配的语义消歧方法

提出一种利用规则与统计相结合的方法用于英汉机译系统中以消解语义级歧义 ,建立了一种根据单词之间的词语搭配关系以消除歧义的模型。该模型利用英汉双语语料选择合理的词组语义 ,对有歧义的单词作出标注。在此基础上给出了语义消歧的学习算法 ,并建立了一套有效的提高召回率的消歧算法。算法在英汉机译系统中的实际应用使正确率提高了约 10 % ,效果显著。     

汉语分词中一种逐词匹配算法的研究

提出了一种改进的运词匹配算法．该算法通过对非歧义字段切分,对人名地名进行判别,以及对伪歧义字段进行处理,使交集型歧义字段切分正确率有了大幅度提高．在5万汉字语料开放测试中,交集型歧义字鼹切分正确率可达98％以上．     

基于WEB和数据挖掘技术的自动答疑系统的设计

针对目前国内答疑系统的不足,本文对网上自动答疑系统的设计进行了论述,提出了系统自动答疑实现和数据挖掘在数据分析处理中的应用。     

移动答疑系统设计研究

分析了目前远程答疑存在的问题与不足,提出了移动答疑的新方式,在分析移动学习系统的一般层次模型的基础上,设计了移动答疑系统的主要功能模块、移动答疑的流程、移动答疑的实现方案等,对现有远程答疑方式做出有益的探索.     

基于WEB和数据挖掘的动答疑系统的设计

针对目前国内答疑系统的不足,本文对网上自动答疑系统的设计进行了论述,提出了系统自动答疑实现和数据挖掘在数据分析处理中的应用。     

基于WEB的智能答疑系统的研究与设计

本文介绍了远程教育的发展,指出答疑系统的重要性,分析了目前答疑系统中普遍存在的问题,接着对答疑系统提出智能化需求,并基于J2EE应用Struts+Hibernate框架进行系统的多层架构设计,最后给出了系统的功能模块设计和开发环境配置。     

开放性辅导答疑机制的研究与实现

在简要分析了已有远程辅导答疑模式的基础上，提出了一种新型的开放性辅导答疑机制，对此答疑机制进行了分析，并进一步讨论了基于此机制的远程辅导答疑系统的设计与实现．     

网络答疑系统现状分析

网络答疑系统在远程教育中起着非常大的作用,它能够促进师生交流、帮助学生找到问题的答案,提高学生的学习效率,同时也可以避免教师对同样的问题做出反复的解答,有利于教学质量的提高。本文对国内外网络答疑系统的现状进行了分析,指出了网络答疑系统目前存在的不足,并指出了网络答疑系统发展的方向。