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.     

基于领域知网的中文智能答疑系统

为了提高中文智能答疑系统的准确率,文章在中文答疑系统中引入领域知网,实现了领域 关键词的语义理解和词句语义相似度计算。对中文智能答疑系统中领域义原的提取、领域义原树和领域 标注库的建立、词句语义相似度进行了研究。最后建立了一个原型系统,取得较好的实验结果。     

基于领域本体的语句相似度研究

语句相似度计算是设计和实现智能答疑系统的关键技术.由于智能答疑系统一般面向受限领域的特点,在构建出其领域本体的基础上,利用本体语义树计算词汇相似度,从而计算出语句的语义相似度.最后,设计了一个实验模型验证了该语句相似度算法的有效性.     

基于专家系统理论的智能答疑系统推理机制的研究

随着教育模式的不断发展,传统的以当面沟通为主要方式的面对面答疑正逐渐演变成为以应用Internet/Internat为主要方式的网络答疑.如何发挥网络答疑系统的优势,使得参加网络教学的学生的疑问既能够及时有效地得到解答,同时又能节省教师时间、提高答疑效率,已经成为智能答疑系统研究的关键.介绍了基于专家系统理论的智能答疑系统的模型,对模型中的推理机制进行了研究,并重点介绍了规则库的构成,在一定程度上提高了智能答疑系统的扩展性和智能性.     

网络学习环境中智能化答疑系统的分析研究

在采用非面对面教学形式的网络学习环境中，学生提问与指导教师答疑都可以不受时间与空间的限制，充分利用了指导教师的宝贵时间，能帮助学生克服羞涩心理，培养学生的参与能力和团队协作精神、笔者在详细分析网络学习环境中智能答疑系统的主要功能的基础上，提出了一个实际可行的网上智能化答疑系统的设计方案，此外，还较为详细地分析了全文搜索技术、自动分词、智能代理技术、XML数据组织技术等与智能答疑系统设计相关的技术．     

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．     

基于Internet的工程专业教学网络智能答疑系统

基于Internet方式的网络远程教学是远程教育中的主要模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能。智能答疑即是其中重要的一个部分。在线智能答疑系统的建设,解决了网络辅助教学这种非面对面教学形式教师与中学生之间交流的难题。本文主要就基于WEB方式的专业教学智能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。     

网络课程的智能答疑系统设计

阐述了答疑系统在网络教学中的重要性。利用当前比较先进的自然语言分析技术、全文检索技术、数据挖掘技术等,设计了比较全面的网络课程的智能答疑系统。     

基于语义的多Agent智能答疑系统

论证了基于语义的多Agent智能答疑系统,学习者可以通过该系统提出问题,代理自动检查语法和语义错误。代理像真正的教师一样能够在教师离线状态下回答学生的大部分问题,随着问与答活动的进行,知识库会不断地丰富,最终达到智能回答绝大部分问题的状态。     

网络学习环境中智能化答疑系统的分析研究

在采用非面对面教学形式的网络学习环境中,学生提问与指导教师答疑都可以不受时间与空间的限制,充分利用了指导教师的宝贵时间,能帮助学生克服羞涩心理,培养学生的参与能力和团队协作精神.笔者在详细分析网络学习环境中智能答疑系统的主要功能的基础上,提出了一个实际可行的网上智能化答疑系统的设计方案,此外,还较为详细地分析了全文搜索技术、自动分词、智能代理技术、XML数据组织技术等与智能答疑系统设计相关的技术.     

基于Lucene的智能答疑系统的研究与实现

在对Lucene现有的中文分词器进行深入分析的基础上,提出了适合中英文处理的分词器.把研究内容应用在网络答疑系统中,建立问题库,利用Lucene对已有的问答进行全文检索,实现了智能答疑的功能.最后设计了一个对搜索出来的问答进行排序的方法,以便提高系统的使用价值和性能,更好地实现智能答疑.     

智能通信网推理机制的研究

为了在语义网的构架中实现元数据的交互.针对一种特定的语义网——智能通信网,研究其推理机制.分析OWL DL语言的描述能力,在其蕴含的知识基础上建立Prolog推理规则,通过Visual Prolog逻辑编程实现了智能通信网的自动推理,并用实例验证该推理系统可完成知识库中元数据的交互,达到人机交互协同工作的要求.最后通过实验检测说明智能通信网推理系统与普通万维网相比,查准率更高.     

智能概念设计的设计知识表示

研究了ＣＢＲ型智能概念设计系统的设计知识表示，提出了功能结构图的概念及一种语义网络与功能结构图相结合的设计知识表示方法。     

基于语义网络方法的三维可视人中医知识库

一个内涵丰富的解剖图谱应该同时包括清晰的图像模型与对应的知识库模型．针对三维可视人中医知识库的设计,从智能对象模型、语义网络结构的知识表示体系、中医学概念的显示方式和针灸临床知识的扩充多个方面进行了研究,探讨了腧穴和相关人体解剖结构间关系的组织形式．借助智能对象网络模型的中医知识库,实现了能表现多重医学知识的三维可视人体图谱．     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

网格环境下一种高效的元数据管理策略

考虑到网格环境下传统元数据管理系统的不足和元数据本身的特点,根据局部性原理和本体论提出一种高效实用的基于虚拟组织(virtual organization i.e.VO)完全分布的元数据系统模型,在这个模型中每个分布元数据管理系统都采用SMICC(semantic metadata intelligent cache controller)体系结构,该体系结构根据局部性原理引入了智能Cache,并利用本体论表达语义信息来对元数据系统进行管理,智能Cache可以减少远程访问的时间,提高访问效率。根据语义信息来获得对概念的统一理解形式,过滤掉无关信息以缩小查询范围,并利用概念关联进行推理以实现对查询请求泛化,由此可以提高查询过程中查全率和查准率。     

基于位置注意力机制的字词双维度CNN违法违规行为语义分类模型

针对核辐射安全监管部门检查建议所含违法违规行为自动识别并分类难的问题,建立语义分类自动研判模型,辅助有关部门丰富智能化管理体系,依靠数据进行科学决策,实现监管效率及质量的有效提高。将词和字符两个不同嵌入级别的特征向量输入到双路卷积神经网路（Convolutional Neural Networks, CNN）中,并引入语义位置注意力机制,建立基于字词双维度语义分析的违法违规研判模型。该方法不仅能够有效防止信息丢失,还能提取出更丰富的文本特征,强化领域关键词汇对分类准确率的帮助。实验结果表明本文建立的模型优于传统语义分类模型,能够有效提高分类准确度。     

跨境电商系统用户数据库智能访问方法优化

为了解决传统方法不适于大规模用户访问,访问准确性差的问题,通过语义指向性匹配和多维索引树编码结合的方法,对跨境电商系统用户数据库智能访问优化方法进行研究。建立跨境电商数据库模型,为数据库智能访问提供模型依据。依据模糊层次聚类提取语义指向性关联特征,在概念格中完成语义指向性相似度计算,依据提取特征,通过相似度匹配实现数据库智能访问,针对其在用户规模较大时影响访问准确性的问题,采用多维索引树编码的方式对其进行优化,实现对跨境电商系统用户数据库智能访问方法的优化。结果表明:采用所提方法对跨境电商系统时域数据与时频数据语义指向性特征进行提取,能够完成数据语义本体特征指向性聚类,冗余干扰信息被滤除,特征分布聚类性较强;对查全率水平较高情况下的查准率进行测试,发现所提方法在查全率升高时,可令查准率保持在较高的水平,未随查全率的升高有显著下降。可见所提方法访问准确性高。     

基于MAS的本体语义Web服务智能搜索系统的设计研究

目前传统Web服务查询缺乏智能语义支持和配置灵活性等诸多问题,无法适应Web用户持续增长的服务性能要求,基于多Agent技术改进的本体语义Web服务检索系统和解决方案可以较好的解决上述问题。在讨论多Agent技术、本体语义以及Web服务的基础上,提出了将Agent表达为Web服务,并通过UDDI发布该服务而将Agent和Web服务融合的解决方案,并设计了一个基于多Agent技术和本体语义的Web服务智能搜索系统。并通过对系统的Web服务搜索实例检测,验证了系统是可用的和有效的。