课程问答实时系统的设计与实现

论文摘要

自动问答系统（Question Answer System,简称QAS）是一种基于因特网,运用了自然语言理解技术的高性能软件系统,能够自动解答人们提出的常规性的问题。课程问答实时系统（Course QuestionAnswer Real-time System,简称CQARS）是把问答系统的理念运用到教学上去,帮助完成教学中的一个重要环节——答疑。CQARS能够大大地减轻教师的负担,并且能够方便同学们的个性化学习,提高学习效率。CQARS的核心技术是基于自然语言理解的相关技术,包括知识的表示以及知识库的组建、问句语义的识别、答案的搜索等等。本论文总结了已有的问答系统和自然语言理解技术,重点提出和论述了课程闯答实时系统中的自然语言问句理解“Q—K”算法以及课程问答实时系统的设计与实现,提高其工作效率,增加其可应用性。本文主要对以下几个关键技术进行了研究:（1）中文语言理解关键技术研究（2）知识的表示与问句研究。（3）系统的设计与实现。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 课题任务
• 1.3 论文结构
• 第二章 自然语言（中文）理解的关键技术研究
• 2.1 中文自动分词的意义
• 2.2 中文自动分词的一般方法
• 2.3 词语歧义及歧义排除
• 2.3.1 交集歧义排除方法
• 2.3.2 组合歧义排除方法
• 2.3.3 基于语料库的词义歧义排除方法
• 2.4 分词与中文理解
• 第三章 知识表示与知识库的建立
• 3.1 CQARS的体系架构
• 3.2 知识的基本概念
• 3.2.1 知识的定义
• 3.2.2 知识的分类
• 3.2.3 知识的要素
• 3.3 知识的表示
• 3.4 CQARS的课程知识的特点
• 3.5 CQARS的问句研究
• 3.5.1 问句实体（CQARS中称为Keyword）
• 3.5.2 问句类型（CQARS中称为QuestiongType，也就是问句模板）
• 3.6 CQARS的知识表示及知识库的建立
• 第四章 课程问答实时系统的相关部分设计
• 4.1 总体设计
• 4.1.1 系统总体结构
• 4.1.2 主要数据库设计
• 4.2 问句理解的方法与设计
• 4.2.1 句法分析
• 4.2.2 关键词的提取
• 4.2.3 计算词权
• 4.2.4 句子相似度计算
• 4.3 Q-K算法设计
• 4.4 Q-K算法实现
• 4.5 词的权值设计
• 第五章 课程问答实时系统的实现
• 5.1 实现环境
• 5.2 主要功能模块的实现
• 5.2.1 系统登录模块
• 5.2.2 课程答疑系统维护和管理
• 5.2.3 答案智能检索模块
• 5.3 系统测试方案及预期效果
• 5.3.1 系统测试
• 5.3.2 应用效果分析
• 第六章 结束语
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 问题和展望
• 参考文献
• 致谢