【摘要】：隨著當(dāng)前社會信息的迅速發(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。與此同時新形式的大規(guī)模開放式課程慕課(Massive Open Online Course,簡稱MOOC)快速地發(fā)展促進(jìn)了大量的開放式課程平臺的產(chǎn)生。目前國內(nèi)多數(shù)的開放式課程都依托于MOOC平臺,該平臺中重要的輔助教學(xué)模式是自動答疑,目前研究的熱點內(nèi)容——問答系統(tǒng)可以實現(xiàn)課程的自動答疑。雖然現(xiàn)階段問答系統(tǒng)已逐漸成熟,但基于課程知識的問答系統(tǒng)并不完善,用戶的提問不能實時得到答案。為此,本學(xué)位論文設(shè)計了一個基于課程的智能問答系統(tǒng)并應(yīng)用于MOOC平臺。該系統(tǒng)采用Web與本地問答數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式對問題的答案進(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平臺下實現(xiàn)智能問答系統(tǒng)的方法,通過構(gòu)建本地問答數(shù)據(jù)庫并利用互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù),對用戶提出的問題分析后返回相關(guān)答案,能夠彌補目前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等方法,利用領(lǐng)域詞典和N-gram模型對用戶的問句進(jìn)行合理的規(guī)范化,有效地檢測用戶提出的問題是否有字詞方面的錯誤,并給用戶一個良好的修改建議。最后,研究FAQ庫合理有效的結(jié)構(gòu)以及問答內(nèi)容智能增長的方法;對FAQ庫中未登錄問題利用搜索引擎網(wǎng)頁檢索、網(wǎng)頁爬蟲技術(shù)、摘要處理技術(shù)向用戶提供推薦答案的同時通過教師審核、認(rèn)定等過程增加FAQ庫中的問答記錄。經(jīng)系統(tǒng)測試后的結(jié)果表明,本學(xué)位論文設(shè)計的問句文本校對功能可以有效地糾正問句中錯誤的專業(yè)詞匯,且基于Web的多文檔自動生成答案摘要功能也達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計目標(biāo),問句的文本校對功能糾正率達(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.1
【圖文】：

成為各段落，所有的段落中都分布著很多個詞，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，即都為具有相關(guān)性或者相似性的語義。從頂逡逑至底，樹形結(jié)構(gòu)完美地詮釋了整個詞典分類。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逐層劃分，越下層的詞語也就越詳細(xì)，最終詞類，逡逑即最底層，該層必須至少有一個詞語，同時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、原子詞群。就問答系統(tǒng)而言，其所需要運用逡逑的詞應(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，其中第１級和第４級用Ａ？Ｚ的英文大寫逡逑字母順序編碼；第２級以英文ａ？ｚ的小寫字母進(jìn)行排列、編碼；第３級和第逡逑５級都是從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。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逡逑編碼位邐符號舉例邐符

提出的網(wǎng)頁正文內(nèi)容提取方法快速下載搜索引擎檢索到的前５個頁面，在此逡逑基礎(chǔ)上可結(jié)合搜索引擎排序?qū)崿F(xiàn)存儲，該存儲的信息是后一個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個網(wǎng)頁爬取｜逡逑解析搜索頁面｜，￣＼邋ｆ邋ｎ個頁面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�網(wǎng)頁爬�。卞澹爰希斟义希�！…一．逡逑圖３－５爬取網(wǎng)頁獲取多個文檔流程圖逡逑Ｆｉｇ．邋３－５邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｃｒａｗｌｉｎｇ邋ｗｅｂ邋ｐａｇｅｓ邋ｔｏ邋ｇｅｔ邋ｍｕｌｔｉｐｌｅ邋ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ逡逑對于爬取到的多個文檔采用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通用的評分標(biāo)準(zhǔn)，給文本中的每一個句子打逡逑分，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，同時基于圖的迭代計算出重要性排序逡逑［４０］。如果基本粒度為詞語，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，且實現(xiàn)簡單逡逑所以應(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)點集合用／？（0代表，而Ｆ／所指逡逑向的所有節(jié)點集合用０ｗｚ（７，邋）表示。公式（３－５）的右側(cè)求和代表本節(jié)點的各逡逑個相鄰節(jié)點的貢獻(xiàn)度，公式的左邊可用于說明節(jié)點Ｋ，？的權(quán)重。兩個節(jié)點逡逑和＆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＾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％需要計算兩個句子的相似程度

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2803171