【摘要】：隨著當(dāng)前社會(huì)信息的迅速發(fā)展,越來越多的人正在從傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)向在線學(xué)習(xí)模式。與此同時(shí)新形式的大規(guī)模開放式課程慕課(Massive Open Online Course,簡(jiǎn)稱MOOC)快速地發(fā)展促進(jìn)了大量的開放式課程平臺(tái)的產(chǎn)生。目前國(guó)內(nèi)多數(shù)的開放式課程都依托于MOOC平臺(tái),該平臺(tái)中重要的輔助教學(xué)模式是自動(dòng)答疑,目前研究的熱點(diǎn)內(nèi)容——問答系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)課程的自動(dòng)答疑。雖然現(xiàn)階段問答系統(tǒng)已逐漸成熟,但基于課程知識(shí)的問答系統(tǒng)并不完善,用戶的提問不能實(shí)時(shí)得到答案。為此,本學(xué)位論文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于課程的智能問答系統(tǒng)并應(yīng)用于MOOC平臺(tái)。該系統(tǒng)采用Web與本地問答數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的方式對(duì)問題的答案進(jìn)行檢索、組織和管理。若用戶所提出的問題在問答庫(kù)中有標(biāo)準(zhǔn)答案隨即反饋給用戶;若用戶輸入的問題不在本地問答數(shù)據(jù)庫(kù)中,則結(jié)合Web搜索技術(shù)在網(wǎng)上爬取到與問題相關(guān)的文本,再利用自動(dòng)文摘抽取技術(shù)得到問題的答案,輔助教師教學(xué),從而能及時(shí)幫助學(xué)生得到課程相關(guān)問題的答案,保證了學(xué)習(xí)的順利進(jìn)行,并且促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量和效果的改善與提高。首先,本學(xué)位論文研究在MOOC平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)智能問答系統(tǒng)的方法,通過構(gòu)建本地問答數(shù)據(jù)庫(kù)并利用互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù),對(duì)用戶提出的問題分析后返回相關(guān)答案,能夠彌補(bǔ)目前MOOC環(huán)境下需要管理人員在線情況下才能回答學(xué)生提問的不足。其次,研究問題分析過程中用戶輸入問句的文本校對(duì)等方法,利用領(lǐng)域詞典和N-gram模型對(duì)用戶的問句進(jìn)行合理的規(guī)范化,有效地檢測(cè)用戶提出的問題是否有字詞方面的錯(cuò)誤,并給用戶一個(gè)良好的修改建議。最后,研究FAQ庫(kù)合理有效的結(jié)構(gòu)以及問答內(nèi)容智能增長(zhǎng)的方法;對(duì)FAQ庫(kù)中未登錄問題利用搜索引擎網(wǎng)頁(yè)檢索、網(wǎng)頁(yè)爬蟲技術(shù)、摘要處理技術(shù)向用戶提供推薦答案的同時(shí)通過教師審核、認(rèn)定等過程增加FAQ庫(kù)中的問答記錄。經(jīng)系統(tǒng)測(cè)試后的結(jié)果表明,本學(xué)位論文設(shè)計(jì)的問句文本校對(duì)功能可以有效地糾正問句中錯(cuò)誤的專業(yè)詞匯,且基于Web的多文檔自動(dòng)生成答案摘要功能也達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo),問句的文本校對(duì)功能糾正率達(dá)到了 85.3%;基于Web多文檔生成的答案摘要準(zhǔn)確率為78.8%;系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為87.3%,召回率為89.3%,F值為88.3%,測(cè)試結(jié)果滿足用戶需求。
【學(xué)位授予單位】：延邊大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.1
【圖文】：

成為各段落，所有的段落中都分布著很多個(gè)詞，而這些詞還可進(jìn)一步細(xì)分形逡逑成諸多行。最后所形成的詞語(yǔ)，即都為具有相關(guān)性或者相似性的語(yǔ)義。從頂逡逑至底，樹形結(jié)構(gòu)完美地詮釋了整個(gè)詞典分類。結(jié)構(gòu)圖如圖２－２所示。逡逑圖２－２《同義詞詞林》５層結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇ．邋２－２邋Ｆｉｖｅ邋ｌａｙｅｒ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋Ｔｏｎｇｙｉｃｉ邋Ｃｉｌｉｎ逡逑以樹的頂層為起始點(diǎn)逐層劃分，越下層的詞語(yǔ)也就越詳細(xì)，最終詞類，逡逑即最底層，該層必須至少有一個(gè)詞語(yǔ)，同時(shí)由于最終詞類所在的層不可再進(jìn)逡逑行劃分，因而一般稱其為節(jié)點(diǎn)、原子詞群。就問答系統(tǒng)而言，其所需要運(yùn)用逡逑的詞應(yīng)為第四層、第五層的詞，也就是該系統(tǒng)的最后兩層［２５］。逡逑擴(kuò)展版的編碼一共可分為５級(jí)，其中第１級(jí)和第４級(jí)用Ａ？Ｚ的英文大寫逡逑字母順序編碼；第２級(jí)以英文ａ？ｚ的小寫字母進(jìn)行排列、編碼；第３級(jí)和第逡逑５級(jí)都是從０１開始用二位十進(jìn)制整數(shù)表示。例如：“Ａｅｌ６Ｂ０１＝譯者翻譯譯逡逑員通譯”，“Ａｅｌ６Ｂ０１邋＝邋”是編碼，“譯者翻譯譯員通譯”是該類的詞語(yǔ)。逡逑表２－１《哈工大同義詞詞林?jǐn)U展版〉〉編碼規(guī)則表逡逑Ｔａｂｌｅ邋２－１邋ＨＩＴ邋Ｔｏｎｇｙｉｃｉ邋Ｃｉｌｉｎ邋（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ）邋ｃｏｄｅ邋ｒｕｌｅｓ逡逑編碼位邐符號(hào)舉例邐符

提出的網(wǎng)頁(yè)正文內(nèi)容提取方法快速下載搜索引擎檢索到的前５個(gè)頁(yè)面，在此逡逑基礎(chǔ)上可結(jié)合搜索引擎排序?qū)崿F(xiàn)存儲(chǔ)，該存儲(chǔ)的信息是后一個(gè)模塊也就是答逡逑案提取模塊的依據(jù)。如圖３－５所示，即為該流程工作示意圖。逡逑問灥索邐ｖｊ逡逑丨邐＞邋搜索引擎邐Ｉ第１個(gè)網(wǎng)頁(yè)爬�。义辖馕鏊阉黜�(yè)面｜，￣＼邋ｆ邋ｎ個(gè)頁(yè)面Ａ邋！邐！邐ｆ相關(guān)文檔逡逑提�。眨遥踢姡保ㄥ澹眨遥踢姡冢閭�(gè)網(wǎng)頁(yè)爬取１邋ｋ集合Ｕ逡逑％！…一．逡逑圖３－５爬取網(wǎng)頁(yè)獲取多個(gè)文檔流程圖逡逑Ｆｉｇ．邋３－５邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｃｒａｗｌｉｎｇ邋ｗｅｂ邋ｐａｇｅｓ邋ｔｏ邋ｇｅｔ邋ｍｕｌｔｉｐｌｅ邋ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ逡逑對(duì)于爬取到的多個(gè)文檔采用ＴｅｘｔＲａｎｋ算法進(jìn)行答案摘要的生成。逡逑ＴｅｘｔＲａｎｋ算法的思想是擬定一個(gè)通用的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，給文本中的每一個(gè)句子打逡逑分，所得分?jǐn)?shù)就是該句子的權(quán)重，最后得到權(quán)重排名靠前的幾個(gè)句子，構(gòu)成逡逑最終的文本摘要。ＴｅｘｔＲａｎｋ的文本中包含ＰａｇｅＲａｎｋ算法思想，其圖結(jié)構(gòu)的逡逑文字單元為特定的粒度及其共現(xiàn)關(guān)系，同時(shí)基于圖的迭代計(jì)算出重要性排序逡逑［４０］。如果基本粒度為詞語(yǔ)，即可用于抽取關(guān)鍵詞；同樣的如果基本粒度為句逡逑子，則適用于文本摘要。相較于ＴＦ－ＩＤＦ其總體應(yīng)用效果較佳，且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單逡逑所以應(yīng)用較為廣泛。逡逑具體處理文檔

逡逑圖３－６中，節(jié)點(diǎn)集Ｋ代表的是文檔中句子的集合，代表文檔中的每一逡逑個(gè)句子，邊集五是由句子的鄰接關(guān)系而構(gòu)成的形成候選關(guān)鍵句子圖勾。逡逑對(duì)于給定的以上圖Ｇ，邋ＴｅｘｔＲａｎｋ算法的具體公式如下：逡逑ｊｙ逡逑ＷＳ＾Ｖ＾＾－ｄ＾ｄｘ邋Ｘ邋Ｗ邋噸）邐（３－５）逡逑Ｋ＊ｅＯｗ（匕．）逡逑其中，抓（Ｋ）稱為Ｐｉ？值，它是節(jié)點(diǎn)Ｆ／的權(quán)重值，阻尼系數(shù)用ｄ表示，逡逑其值一般設(shè)置為0．邋８５［４｜］。指向Ｋ的所有節(jié)點(diǎn)集合用／？（0代表，而Ｆ／所指逡逑向的所有節(jié)點(diǎn)集合用０ｗｚ（７，邋）表示。公式（３－５）的右側(cè)求和代表本節(jié)點(diǎn)的各逡逑個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)度，公式的左邊可用于說明節(jié)點(diǎn)Ｋ，？的權(quán)重。兩個(gè)節(jié)點(diǎn)逡逑和＆間的相似程度用％７表示，分母通常為加權(quán)和，上一次迭代后節(jié)點(diǎn)＾的逡逑權(quán)重值用呢（匕）代表。逡逑圖３－６Ｔｅｘｔｒａｎｋ算法的圖結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇ．邋３－６邋Ｇｒａｐｈ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｔｅｘｔｒａｎｋ邋ａｌｇｏｒｉｔｈｍ逡逑由于％需要計(jì)算兩個(gè)句子的相似程度

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2803171