順應(yīng)社會需求,程序設(shè)計課程越來越受到高校和學(xué)生的重視。程序設(shè)計課程不僅僅是需要理論知識,更需要實踐操作和答疑指導(dǎo),一般采用的是網(wǎng)絡(luò)教育+傳統(tǒng)教育的教學(xué)模式。但不管是針對網(wǎng)絡(luò)教育的教學(xué)過程,還是針對傳統(tǒng)教育的教學(xué)過程,問題依舊存在于程序設(shè)計課程的答疑環(huán)節(jié);學(xué)生遇到學(xué)習(xí)問題和困難咨詢量較大時,如果自主網(wǎng)上搜索,需過濾無用信息、得到的答案準(zhǔn)確性較低且花費時間長;如果都詢問教師的話,學(xué)生得到的答案準(zhǔn)確性高但教師精力有限且只能在有限的時間和空間為學(xué)生提供“答疑”;當(dāng)詢問人數(shù)較多情況下,學(xué)生需要長時間等待教師解答問題,以至于產(chǎn)生了時間的浪費、空間上的局限,阻斷了學(xué)生“問題的發(fā)現(xiàn)——問題的解決——知識的積累”的完整學(xué)習(xí)過程,學(xué)生無法得到實時、有效的問題解決辦法,知識的關(guān)聯(lián)構(gòu)建也會存在問題,嚴(yán)重影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情、學(xué)習(xí)主動性大打折扣。因此,人們需要在新的視角下去探索新型輔助教學(xué)方式來解決師生之間答疑環(huán)節(jié)存在的“答案準(zhǔn)確性”和“答案獲取效率性”問題——智能教學(xué)答疑系統(tǒng),能夠提供一定的答疑指導(dǎo),且學(xué)生獲得答案準(zhǔn)確性較高的答案,減少了等待教師解答問題的時間。借助知識圖譜技術(shù)的支持,可以給知識提供互聯(lián),能夠... 

【文章來源】：四川師范大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于知識圖譜的答疑系統(tǒng)總體研究流程圖

5）能夠管理知識庫，6）統(tǒng)計教育意義。答疑系統(tǒng)根據(jù)用戶提問的自然語言，一般是查詢答案借助知識庫。答疑系統(tǒng)基于分類標(biāo)準(zhǔn)的不同，答疑系統(tǒng)的體系分類如圖2.1 所示：圖 2.1 自動答疑系統(tǒng)的體系分類

識別數(shù)據(jù)的概念及關(guān)系，于知識圖譜中進(jìn)行存儲數(shù)據(jù)知識。圖 2.2 知識圖譜的一般技術(shù)架構(gòu)圖構(gòu)建知識圖譜的一般技術(shù)架構(gòu)如圖2.2所示。半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能直接獲��；由于半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的規(guī)范性較差，必須利用數(shù)據(jù)抽取操作才能獲得實體和關(guān)系。結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)由于其規(guī)范程度較高可直接應(yīng)用于知識融合部分；由圖可知，知識圖譜的構(gòu)建需要不間斷的循環(huán)，大致迭代的核心環(huán)節(jié)分為三步驟：知識抽�。▽嶓w抽取、關(guān)系抽取、屬性抽�。�、知識融合（實體鏈接、知識合并）以及知識處理。（一）知識抽取知識抽取是構(gòu)建知識圖譜的首要環(huán)節(jié)，也是一切開始的基礎(chǔ)。從不同種類的數(shù)據(jù)源中獲取知識是知識抽取的主要目的。當(dāng)面向的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源進(jìn)行知識抽取，難以直接識別知識，必須由實體抽取、實體關(guān)系識別和屬性抽取技術(shù)依次執(zhí)行才能完成知識抽取，為知識融合做準(zhǔn)備。實體抽�。∟amed entity recognition，NER），作為知識抽取階段中最為基礎(chǔ)和關(guān)鍵的部分。識別具有特定含義的一類實體概念主要采用從文本數(shù)據(jù)集自動化手段進(jìn)行。實體抽取的數(shù)據(jù)識別結(jié)果精準(zhǔn)與否反映了關(guān)系識別效率

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2999123