發(fā)布時間：2021-01-23 03:51

　　機(jī)器解答是智能化教育領(lǐng)域中的一個重要研究問題,它旨在研發(fā)自動理解和自動求解多模態(tài)題目的智能解答算法,使目標(biāo)題目得到正確的解答。本文從機(jī)器解答領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)題目的解答任務(wù)出發(fā),探索和研究一套準(zhǔn)確度高、擴(kuò)展性強(qiáng)的機(jī)器解答方法�，F(xiàn)階段的機(jī)器解答方法仍然以傳統(tǒng)的框架解題法和語義解析法等為代表,這些方法不僅需要設(shè)置大量的規(guī)則模板來理解復(fù)雜多變的題目文本,而且缺乏隱含信息的挖掘,導(dǎo)致題目的解答效率較低。深度學(xué)習(xí)方法也開始嘗試應(yīng)用于機(jī)器解答,但是真正高效的方法卻很少。由于機(jī)器解答的任務(wù)較多,無法通過統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)框架來實(shí)現(xiàn)文本理解、圖形理解、關(guān)系推理和自動求解等融合學(xué)習(xí),且已有的深度學(xué)習(xí)方法目前不能生成可讀的解答過程。因此,本文從機(jī)器解答領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀入手,提出開展機(jī)器解答電路題目的方法研究,并圍繞題目文本理解方法、電路圖形理解方法、自動求解方法和機(jī)器解答系統(tǒng)等多個方面展開研究工作。為了讓機(jī)器具備對電路題目的智能化解答能力,首先必須實(shí)現(xiàn)機(jī)器對題目文本的自動化理解。由于題目文本中包含復(fù)雜的自然語言情景,而傳統(tǒng)的基于語義理解的方法一方面在方法構(gòu)建時需要設(shè)計(jì)大量的規(guī)則模板,另一方面在文本理解時無法窮盡語言... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１?ＯＡＳＩＳ布置的作業(yè)題目??隨后，Ｗｅｙｔｅｎ等人Ｍ提出了一個基于Ｗｅｂ的訓(xùn)練器來實(shí)現(xiàn)電路題目?

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的多媒體材料和技術(shù)為學(xué)生提供??交互式的電路課程的學(xué)習(xí)等。２０１３年Ｓｋｒｏｍｍｅ等人［５５，５６］開發(fā)了一款線性電路分析的ＣＡＩ系統(tǒng)，??該系統(tǒng)主要包括題目生成、機(jī)器解答、用戶輸入、教學(xué)功能和教程等五個模塊，題目生成模塊??可自動生成具有指定特性的電路題目，如指定數(shù)值和電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。機(jī)器解答模塊使用課本??中的通用解答方法對電路題目進(jìn)行解答，即學(xué)生通過用戶接口對多種形式的方程、矩陣方程、??數(shù)值等進(jìn)行輸入，系統(tǒng)使用矩陣求解的方法對輸入的方程組進(jìn)行求解從而獲取答案，其解答過??程如圖１．３所示。該系統(tǒng)中的機(jī)器解答方法是通過設(shè)定固定的方程模板，然后學(xué)生自行輸入方??程模板中的數(shù)值和電路符號的下標(biāo)從而形成矩陣方程，最后實(shí)現(xiàn)對矩陣方程進(jìn)行求解。這種機(jī)??器解答方法存在以下缺陷：一是不能實(shí)現(xiàn)電路題目的自動理解，二是使用方程模板的解答方法??不利于進(jìn)行推理。隨后，Ｓｈｒｏｍｍｅ等人［５７＾對電路分析學(xué)習(xí)中的問題進(jìn)行了分析和研宄，特別是??直流電路和拓?fù)潆娐分械膯栴}，并提出了一系列諸如“控制回路”、“球管”等模型來提高基??本電路概念的理解。２０１６年Ｓｋｒｏｍｍｅ等人研宄了交互式的電路分析系統(tǒng)對學(xué)習(xí)和導(dǎo)學(xué)的影??響，該系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)為學(xué)生生成電路題目以及展示完整的例題解答，學(xué)生則通過使用交互界面??進(jìn)行電路題目的解答練習(xí)和方程檢驗(yàn)，同時添加了一些新的導(dǎo)學(xué)模塊，比如繪制波形圖、生成??電壓和電流方程、電路題目的疊加求解法等。這些交互式的系統(tǒng)可以使學(xué)生獲得身臨其境的感??覺，從而提高學(xué)習(xí)的效率，然而對于個性化電路題目的機(jī)器解答仍然缺乏解決方案。??Ｃｉｒｃｕｉｔ?Ｄｉａｇｒａｍ?ｗｉｔｈ?Ｍｅｓｈ?Ａｎａｌｙｓｉｓ??Ｃｏｍｐｕｔｅ?ｔ


本文編號：2994493