隨著信息技術(shù)的發(fā)展,智慧教育和人工智能技術(shù)成為廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)教育受限于對(duì)于教師的依賴,學(xué)生離開老師的輔導(dǎo)之后無(wú)法提高學(xué)習(xí)效率,雖然現(xiàn)在的在線輔導(dǎo)系統(tǒng)能在一定程度上輔助學(xué)生完成自我測(cè)評(píng)任務(wù),但是系統(tǒng)不能對(duì)學(xué)生在應(yīng)用題中的答題給出個(gè)性化的輔導(dǎo),導(dǎo)致了學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的問(wèn)題不能及時(shí)的發(fā)現(xiàn)和糾正。因此,本文通過(guò)對(duì)在線輔導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行研究,解決教育領(lǐng)域的知識(shí)表示問(wèn)題,同時(shí)能夠?qū)τ谖谋窘Y(jié)構(gòu)的知識(shí)形式進(jìn)行自動(dòng)的獲取和處理,并以此為基于構(gòu)建一個(gè)適用于初等數(shù)學(xué)應(yīng)用題的自動(dòng)評(píng)測(cè)系統(tǒng),為人工智能在智慧教育中的應(yīng)用提供了一個(gè)新的思路。主要的研究?jī)?nèi)容如下:1、初等數(shù)學(xué)知識(shí)表示。本文基于初等數(shù)學(xué)題庫(kù)中知識(shí)的呈現(xiàn)形式,提出了一種一階邏輯的知識(shí)表示方法,該方法結(jié)合面向?qū)ο蠹夹g(shù),能夠表示平面幾何和初等代數(shù)知識(shí),約束規(guī)則庫(kù)與概念知識(shí)的分離,使得知識(shí)庫(kù)的擴(kuò)展和知識(shí)推理更加方便,同時(shí)有效的解決傳統(tǒng)一階謂詞邏輯表示方法中對(duì)于高階知識(shí)無(wú)法表示的問(wèn)題。2、文本知識(shí)分類和獲取。本文提出一個(gè)以謂詞為基礎(chǔ)的文本知識(shí)獲取的流程。該流程中主要包括對(duì)文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理,其中包括中文分詞、句子邊界確定和異常數(shù)據(jù)處理,構(gòu)建初等數(shù)學(xué)句模庫(kù),并使用句...

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 知識(shí)表示
    2.2 面向?qū)ο蠹夹g(shù)
    2.3 自然語(yǔ)言處理
        2.3.1 同義詞詞林
        2.3.2 配價(jià)理論
        2.3.3 漢語(yǔ)句子結(jié)構(gòu)
    2.4 文本分類
        2.4.1 文本分類概述
        2.4.2 文本分類方法
    2.5 相關(guān)工具與技術(shù)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 一階邏輯的知識(shí)表示方法的研究
    3.1 一階邏輯知識(shí)表示分析
    3.2 一階邏輯的面向?qū)ο笾R(shí)表示方法
        3.2.1 知識(shí)概念的表示方法
        3.2.2 約束庫(kù)的表示方法
    3.3 一階邏輯的面向?qū)ο笾R(shí)表示在初等數(shù)學(xué)中的應(yīng)用
        3.3.1 平面幾何知識(shí)表示
        3.3.2 代數(shù)知識(shí)表示
        3.3.3 定理與公理的規(guī)則庫(kù)表示
        3.3.4 知識(shí)推理分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 一階邏輯的知識(shí)提取算法研究與設(shè)計(jì)
    4.1 文本信息預(yù)處理
        4.1.1 文本分詞和詞性標(biāo)注
        4.1.2 句子邊界識(shí)別
        4.1.3 數(shù)據(jù)清洗
    4.2 謂詞配價(jià)理論的句子語(yǔ)義處理
        4.2.1 句子語(yǔ)義句模分類
        4.2.2 語(yǔ)義句模表示
        4.2.3 指代消解
        4.2.4 基于句模知識(shí)庫(kù)的句法分析算法
    4.3 一階邏輯的文本知識(shí)分類算法
        4.3.1 決策樹算法分析
        4.3.2 謂詞特征提取
        4.3.3 條件概率的決策樹構(gòu)建
        4.3.4 知識(shí)分類實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于一階邏輯知識(shí)表示在自動(dòng)測(cè)評(píng)系統(tǒng)中的應(yīng)用
    5.1 基于一階邏輯的自動(dòng)評(píng)測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 系統(tǒng)類圖
        5.3.2 家庭作業(yè)在線測(cè)評(píng)模塊
        5.3.3 自由學(xué)習(xí)模塊
        5.3.4 學(xué)生錯(cuò)誤分析模塊
        5.3.5 題目管理平臺(tái)
        5.3.6 用戶學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)模塊
    5.4 系統(tǒng)展示與測(cè)試分析
        5.4.1 系統(tǒng)展示
        5.4.2 系統(tǒng)測(cè)試分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻碩期間取得的研究成果



本文編號(hào)：3963575