英語(yǔ)作為全世界使用最廣泛的語(yǔ)言,是我國(guó)基礎(chǔ)教育的重點(diǎn)學(xué)科,如何有效地幫助學(xué)習(xí)者吸收英語(yǔ)知識(shí),一直是廣大英語(yǔ)教育工作者的共同目標(biāo)。隨著教育信息化2.0的推進(jìn),越來(lái)越多的英語(yǔ)學(xué)習(xí)者們傾向于在線上練習(xí)英語(yǔ)題目。由于語(yǔ)法是學(xué)習(xí)英語(yǔ)的基礎(chǔ),在琳瑯滿(mǎn)目的英語(yǔ)練習(xí)題中,語(yǔ)法題目通常會(huì)被列為英語(yǔ)練習(xí)的重中之重。然而,層出不窮的語(yǔ)法題目并沒(méi)有在目前的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中得到智能化處理,大多數(shù)仍然依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)教師的人工解析。本文將知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于英語(yǔ)語(yǔ)法學(xué)習(xí)領(lǐng)域,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于知識(shí)圖譜的英語(yǔ)語(yǔ)法智能題庫(kù)系統(tǒng)。本文的主要內(nèi)容為:(1)構(gòu)建了英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜。首先分析英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí),提取了相關(guān)的名稱(chēng)、概念、舉例、結(jié)構(gòu);然后設(shè)計(jì)了語(yǔ)法知識(shí)圖譜概念模型,并利用Neo4j對(duì)圖譜進(jìn)行存儲(chǔ)和可視化。構(gòu)建的英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜共包含了18類(lèi)語(yǔ)義關(guān)系、1103個(gè)語(yǔ)法知識(shí)點(diǎn)實(shí)體。(2)對(duì)英語(yǔ)語(yǔ)法智能題庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析和功能設(shè)計(jì)。根據(jù)用戶(hù)的學(xué)習(xí)需求,設(shè)計(jì)了題目分類(lèi)、知識(shí)圖譜查看、題目推薦、智能問(wèn)答等功能,并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等。(3)基于前面構(gòu)建的英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜對(duì)系統(tǒng)的題目分類(lèi)、題目推薦、智能問(wèn)答等核心功能模塊進(jìn)行...

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 智能學(xué)習(xí)平臺(tái)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國(guó)內(nèi)英語(yǔ)語(yǔ)法題庫(kù)系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 知識(shí)圖譜概述
    2.2 文本特征提取算法
    2.3 文本分類(lèi)算法
    2.4 NLTK和 Jieba分詞工具
    2.5 Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)
    2.6 Flask框架
    2.7 Vue.js前端框架
    2.8 本章小結(jié)
3 構(gòu)建英語(yǔ)語(yǔ)法知識(shí)圖譜
    3.1 構(gòu)建整體流程
    3.2 必要性分析
    3.3 英語(yǔ)語(yǔ)法數(shù)據(jù)獲取
        3.3.1 語(yǔ)法書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)
        3.3.2 百度百科數(shù)據(jù)
    3.4 知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)
        3.4.1 實(shí)體設(shè)計(jì)
        3.4.2 關(guān)系設(shè)計(jì)
    3.5 知識(shí)存儲(chǔ)
        3.5.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式
        3.5.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j
    3.6 知識(shí)可視化
    3.7 本章小結(jié)
4 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)需求分析
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.3 系統(tǒng)核心功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.1 基于知識(shí)圖譜的題目分類(lèi)功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.2 基于知識(shí)圖譜的題目推薦功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.3 基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答功能模塊設(shè)計(jì)
    4.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        4.4.1 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        4.4.2 Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)核心功能模塊實(shí)現(xiàn)
    5.1 基于知識(shí)圖譜的題目分類(lèi)功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.1.1 獲取題目訓(xùn)練數(shù)據(jù)
        5.1.2 文本預(yù)處理
        5.1.3 特征向量設(shè)計(jì)
        5.1.4 構(gòu)建SVM分類(lèi)器
    5.2 基于知識(shí)圖譜的題目推薦功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 獲取錯(cuò)題知識(shí)點(diǎn)
        5.2.2 查詢(xún)易混淆知識(shí)點(diǎn)
        5.2.3 推薦題目
    5.3 基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答功能模塊實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 問(wèn)句分類(lèi)
        5.3.2 模板匹配
        5.3.3 答案生成
    5.4 本章小結(jié)
6 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果
    6.1 系統(tǒng)測(cè)試
    6.2 測(cè)試環(huán)境
    6.3 系統(tǒng)測(cè)試工具
        6.3.1 Postman
        6.3.2 JMeter
    6.4 測(cè)試與結(jié)果
        6.4.1 功能測(cè)試
        6.4.2 非功能測(cè)試
        6.4.3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
導(dǎo)師簡(jiǎn)介
獲得成果目錄
致謝



本文編號(hào)：3795912