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摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的不斷發(fā)展，它的影響已經(jīng)融入了人們生活的方方面面。本文主要對智能問答系統(tǒng)進(jìn)行研究，并將其限定在計算機基礎(chǔ)課程問答領(lǐng)域。通常我們遇到問題會去查詢百度或谷歌等搜索引擎，搜索引擎會根據(jù)輸入的關(guān)鍵字返回包含關(guān)鍵字的很多網(wǎng)頁。問題在于搜索引擎返回的信息太多，需要我們進(jìn)行二次篩選，這將增加我們獲取答案所需的時間。我們想要的僅僅是一個比較準(zhǔn)確的答案，而不是長篇大論的文章。為了提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，并返回一個準(zhǔn)確的答案給用戶，減少用戶獲取答案的時間。本文有針對性的提出基于計算機基礎(chǔ)課程問題的智能問答系統(tǒng)的研究，為學(xué)生們提供良好的服務(wù)。 本文以網(wǎng)絡(luò)論壇中常見的計算機基礎(chǔ)課程問題作為數(shù)據(jù)樣本集，創(chuàng)建FAQ（Frequently Asked Questions）庫。根據(jù)用戶所提問題在FAQ庫中查詢，返回相似度最高的答案給用戶。在問答系統(tǒng)中對問句的分類是很重要的一步，分類的準(zhǔn)確性決定了答案篩選的準(zhǔn)確性。本文采用基于規(guī)則的方法判定問句的類型，并利用LibSVM對問句所屬學(xué)科類別進(jìn)行判定。分類完成后，在同類型問句中計算問句之間的相似度，這里使用的是余弦定理進(jìn)行相似度的計算。相似度的計算是建立在詞語的基礎(chǔ)上，所以首先要對問句進(jìn)行分詞處理，本文使用的是IKAnalyzer分詞器。本文還使用了TF-IDF技術(shù)對本領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，使問答系統(tǒng)更有針對性。 經(jīng)過多次測試，本系統(tǒng)基本符合問答的需求。通過計算用戶問句和題庫中問句的相似度，返回相似度最高的問句答案給用戶。如果題庫中沒有用戶所要的答案，即返回的答案不能令用戶滿意，則用戶可以將問題發(fā)到公共討論區(qū)以便其他用戶對該問題進(jìn)行回答。最后將審核通過的問題答案對添加到FAQ庫中。隨著使用的時間越長，題庫中的問句越豐富，本系統(tǒng)返回給用戶的答案也就越準(zhǔn)確。 【關(guān)鍵詞】：智能問答； 中文分詞； 中文問句分類； 語義相似度計算； TF-IDF
目錄 摘要 Abstract 第一章 緒 論-1 1.1 研究背景-1 1.2 研究現(xiàn)狀-1 1.3 本文研究內(nèi)容-2 第二章 相關(guān)技術(shù)和理論介紹-3 2.1 jQuery EasyUI簡介-3 2.2 MySQL簡介-3 2.3 Hibernate簡介-3 2.4 Struts2簡介-4 2.5 中文分詞簡介-4 2.6 TF-IDF簡介-5 2.7 SVM簡介-5 第三章 系統(tǒng)設(shè)計-7 3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計-7 3.1.1 FAQ問句管理設(shè)計-7 3.1.2 公共區(qū)問句管理設(shè)計-7 3.1.3 智能答疑模塊設(shè)計-8 3.1.4 公共問答區(qū)設(shè)計-9 3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計-9 3.2.1 用戶信息表-9 3.2.2 用戶角色信息表-9 3.2.3 問句類別表-9 3.2.4 問句信息表-10 3.2.5 用戶提問表-10 3.2.6 用戶回答表-10 3.2.7 學(xué)科表-11 第四章 關(guān)鍵技術(shù)的具體實現(xiàn)-12 4.1 根據(jù)TF-IDF提取關(guān)鍵詞-12 4.2 利用LibSVM判斷學(xué)科類別-14 4.3 根據(jù)余弦定理計算問句相似度-18 第五章 系統(tǒng)功能的實現(xiàn)展示-21 5.1 開發(fā)環(huán)境與工具-21 5.2 FAQ庫管理的實現(xiàn)-21 5.2.1 計算機基礎(chǔ)課程關(guān)鍵詞典的創(chuàng)建-21 5.2.2 FAQ庫的創(chuàng)建-22 5.3 基于模式匹配的問句分類-23 5.4 智能答疑區(qū)的實現(xiàn)-24 5.5 公共問答區(qū)的實現(xiàn)-26 5.6 公共區(qū)問句管理的實現(xiàn)-28 5.7 后臺其它管理的實現(xiàn)-29 第五章 系統(tǒng)總結(jié)與展望-31 參 考 文 獻(xiàn)-32 致 謝-33 |
