数值分析精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现(可编辑)
智能问答系统的设计与实现
智能问答系统的设计与实现随着互联网和人工智能技术的发展，智能问答系统在日常生活中越来越得到广泛应用。
智能问答系统是一种基于自然语言处理、机器学习等技术，能够理解用户提出的问题，并给出相应的答案的系统。
智能问答系统的实现需要考虑系统架构、语言处理、数据库设计等多个方面。
一、系统架构的设计智能问答系统的设计需要考虑系统架构，即如何将不同的模块组合在一起形成一个完整的系统。
系统架构的设计需要考虑以下几个方面：1. 数据获取和预处理：智能问答系统需要从不同的数据源中获取数据，并将数据进行预处理。
数据源可以是结构化数据，比如数据库中的数据，也可以是非结构化数据，比如网页上的内容。
预处理包括数据清洗、数据分析和问题标注等过程。
2. 自然语言处理：自然语言处理是智能问答系统的核心技术之一。
自然语言处理的过程包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等步骤。
自然语言处理的结果可以被用于实现问答系统中的意图识别、实体识别、关系提取等功能。
3. 对话管理：对话管理是指如何处理用户提出的问题，并给用户提供相应的答案。
对话管理的过程包括意图识别、实体识别、关系提取、答案生成等步骤。
对话管理需要根据用户的输入进行相应的分析，以确定用户的意图和需要回答哪些问题。
4. 数据库设计：智能问答系统需要将从不同数据源中获取的数据存储在数据库中。
数据库设计需要考虑数据的结构化和关系，以支持系统的高效查询和检索。
二、语言处理的实现智能问答系统的实现需要涉及自然语言处理(NLP)的技术。
NLP技术主要包括以下几个方面：1. 分词：将一个文本分成一个个单独的词语。
2. 词性标注：确定每个词语的词性。
3. 命名实体识别：识别由实体组成的词组，如人名、地名、日期等。
4. 依存句法分析：确定词语之间的语法关系。
5. 关键词提取：提取文本中最重要的关键词。
实现NLP技术需要使用一些常用的工具和算法，例如NLTK、Stanford NLP和OpenNLP等。
基于知识库的智能问答系统设计与实现
基于知识库的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始将目光投向了机器人和智能问答系统这些科技前沿领域。
智能问答系统对于企业和个人来说都具有非常广泛的应用场景，可以有效地提高工作效率、节省时间和降低成本。
本文将从技术实现层面出发，探讨如何基于知识库设计和实现一个高效、智能的问答系统。
一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种能够自动地处理自然语言（NLP）输入并输出相应答案的软件应用程序。
在用户和问答系统之间进行沟通交流时，系统利用自然语言处理技术分析和理解问题，从知识库中检索相关信息，并根据问题类型和语义关系生成相应答案。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在诸多领域中有着广泛的应用，如客服机器人、智能家居、人工助手等。
目前智能问答系统中最普遍的类型分为两类：基于规则和基于机器学习。
基于规则的智能问答系统是通过在系统中内置人类编写的规则集，对输入问题进行逐一匹配和处理，最终返回相应答案。
这种方法需要将所有的信息都先定义好，才能准确地匹配到答案，因此难以覆盖所有的问题类型和场景，而且维护和更新规则集也比较复杂。
基于机器学习的智能问答系统则是利用机器学习技术对海量的语料数据进行学习，提取问题和答案之间的语义关系，从而实现高效的问答匹配。
这种方法通过学习数据集中的相关信息，能够更好地适应自然语言环境的复杂性和变化性，提高了问答系统的健壮性和可扩展性。
二、基于知识库的智能问答系统基于知识库的智能问答系统是一种利用已有领域专业知识构建的知识库来回答用户问题的问答系统。
知识库可以是行业标准、法规政策、常见问题等，通过将知识结构化和存储，再借助问答程序获取问题答案。
在实际应用中，比较典型的知识库型问答系统有百度知道、Quora等问答社区。
这类问答系统一般都是通过手动或自动构造知识库来实现问题的快速响应和准确性，能够有效地提高用户对问题的掌握和领域知识的理解。
但这种方法也存在一些问题，比如完整性、准确性、更新速度等方面并不能完全保证。
“Python程序设计”课程智能答疑系统的设计与实现
“Python程序设计”课程智能答疑系统的设计与实现作者：郝光兆杨静吴迪生龙来源：《电脑知识与技术》2019年第07期摘要：针对传统教育在程序设计语言教学中的问题，为提高学生自主学习效率，突出学生的主体地位，设计和实现了一个基于自然语言处理技术的“Python程序设计”课程的智能答疑系统。
该系统使用Python语言和Mongodb数据库开发，采用Django模块实现前端可视化。
系统一方面帮助学生自主查询“Python程序设计”课程相关知识，自动将准确、简单、高效的答案返回给学习者，另一方面还支持教师进行辅助课程答疑。
该系统的设计和实现突破了传统答疑方式在时间、空间等因素的限制，是互联网技术与教育领域深度融合背景下的教学成果。
关键词：Python程序设计；智能答疑系统；自然语言处理中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）07-0086-03Abstract： In view of the problems of traditional education in programming language ， and highlighting the role of students in education， an intelligent Question-answering Systemof Python programming course based on natural language processing technology is designed and implemented in order to improve students' independent learning efficiency and highlight their predominant status. The system was developed in Python and the database used Mongodb， the module of Django is used to realize visualization. The system not only supports students to query the knowledge of Python programming course independently， which can return accurate， simple and efficient answers， but also supports asynchronous Question-answering. The system is the achievement under the background of deep integration of Internet technology and education field.Key words： Python programming language； Question Answering System； natural language processing1 背景近幾年，随着“互联网+”的提出，我国不断将互联网的创新成果与教育领域深度融合，推动技术进步、提升互联网在教育方面的创新力。
智能问答系统设计与实现
智能问答系统设计与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，人们对于智能问答系统的需求也越来越强烈。
智能问答系统是一种基于自然语言处理技术构建的智能化系统，在人们需要获取各种信息的情况下，能够高效地回答用户的问题。
本文将探讨智能问答系统的设计与实现。
二、需求分析在设计智能问答系统之前，需要对其需求进行分析。
智能问答系统需要满足以下几点要求：1.能够理解自然语言：智能问答系统需要具备自然语言处理技术，能够理解用户发出的问题，并给出正确的答案。
2.能够进行知识管理：智能问答系统需要能够管理用户提出的问题和相应的答案，方便用户以后查找。
3.能够进行对话交互：智能问答系统需要与用户进行对话交互，能够根据用户提出的问题，灵活地进行回答。
4.能够进行数据挖掘：智能问答系统需要能够从大量的数据中挖掘有用的信息，并将其呈现给用户，提高用户的满意度。
三、系统架构设计基于上述需求，智能问答系统的架构设计应当包括以下几个组成部分：1.自然语言处理模块：该模块能够对用户提出的问题进行语义分析，提取关键词，将问题转化为计算机可识别的形式。
2.知识管理模块：该模块能够对问题和答案进行分类、存储、检索和更新，方便用户随时查找。
3.对话交互模块：该模块能够与用户进行自然语言交互，根据用户提出的问题，提供正确的答案。
4.数据挖掘模块：该模块能够从大量数据中快速挖掘有用的信息，并将这些信息整理成可视化报表，提高用户的满意度。
四、系统实现在实现智能问答系统的过程中，可以采用以下技术：1.语义分析：采用自然语言处理技术，对用户提出的问题进行语义分析和关键词提取，将问题转化为计算机可识别的形式。
2.机器学习：采用机器学习技术，训练出适应各种问题的回答模型，并对回答模型进行不断地优化。
3.知识图谱：采用知识图谱技术，将知识组织成一张图谱，用于快速检索和查询。
4.数据挖掘：采用大数据技术，对大量的数据进行挖掘和整理，用于为用户提供有用的信息。
远程教育中智能答疑系统的设计与实现完整
远程教育中智能答疑系统的设计与实现完整文档资料可直接使用，可编辑，欢迎下载北京交通大学硕士学位论文远程教育中智能答疑系统的设计与实现姓名：胡娜申请学位级别：硕士专业：教育技术学指导教师：赵宏20071201ｊｂ塞銮道盔堂亟±堂僮迨塞生塞翅垂中文摘要摘要：随着网络技术的发展和网络应用的普及，依托于网络技术的远程教育正在迅猛地发展。
基于网络环境下的教育模式，采用的是探索式学习方式，它支持学生根据自己的情况，浏览相关的教学资源，实现优秀教育资源和教育方法的共享。
但是，在远程教学中，学生和教师是时空相对分离的，学生无法与教师直接交流，于是答疑作为其教学活动中的一个重要环节，正日益引起人们的关注。
设计一个好的远程教育答疑系统，能及时有效地解决学生在学习过程中历产生的疑问，这样可以提高远程学生的学习效率，保证远程教育的质量。
一般的答疑系统采用的是基于搜索引擎的关键字查询方式，这种答疑系统需要学生自己输入关键字进行提问，对学生提炼总结关键字的能力有一定要求，并且搜索的效果并不理想，需要学生进一步来筛选系统反馈的答案，使得学习效率不高，这种答疑系统有必要进一步优化。
智能答疑系统是一个具有知识记忆、数据计算统计、逻辑推理、知识学习和实现友好人机交互的智能系统，其本质是一个具有智能性的知识系统。
它支持自然语言的提问、自动检索问题并呈现有效答案，能够通过学习自动扩展和更新答案知识库。
它的这些特点，使学生在学习时能够使用自己熟悉的方式表达问题，并能够及时获得与问题较为相关的一些反馈答案。
本文首先论述了研究智能答疑系统的背景和意义，并在分析了远程教育模式特点及对比了现有的答疑系统的基础上，对答疑系统做了统一的设计和开发，提出了一个基于本体以及ＸＭＬ的智能答疑系统的设计，初步建立了本体库以及知识库，给出了完整的体系结构及其架构开发模式，并对开发智能答疑系统环境中的关键技术进行了深入的研究，最后给出了智能答疑系统的实现方法。
智能问答系统设计与实现
智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已经成为了一种越来越受欢迎的技术。
智能问答系统可以通过对用户提出的问题进行分析和处理，从而给出相应的答案。
其应用范围非常广泛，比如在智能客服、智能导航、智能问卷调查等方面都有着广泛的应用。
本文就从设计与实现两个角度来介绍智能问答系统。
一、设计智能问答系统的要点设计一个智能问答系统需要考虑到以下要点：1.问题分类在设计一个智能问答系统时，首先需要考虑的是问题分类。
因为不同类型的问题需要不同的处理方式。
一般来说，问题可以分为简单问题和复杂问题。
简单问题可以通过一些常见的规则来进行处理，而复杂问题需要进行深度学习等复杂的算法实现。
2.答案准确性设计一个智能问答系统最重要的一个要点就是答案准确性。
用户提出的问题需要得到正确的答案，否则用户就无法信任这个系统了。
这就需要在建立系统的时候考虑到尽可能的问题场景，以及提前训练好模型，保证答案的准确性。
3.交互方式问答系统的交互方式一般有两种：文本和语音。
语音交互方式需要借助语音识别技术，适应性更好，但是精度相对来说较低。
而文本交互方式则可以借助很多文本处理技术，精度更高。
需要根据自己的需求来选择合适的交互方式。
4.用户体验最后要考虑的就是用户体验。
一个好的智能问答系统需要简单易用，并且能够快速地给出正确答案。
同时还需要考虑到用户的体验感受，比如说对话的自然性、速度、推荐功能等等。
二、实现智能问答系统的方式实现一个智能问答系统需要借助很多技术手段。
下面就罗列一些实现技术：1.自然语言处理自然语言处理是实现智能问答系统的基础技术之一。
通过自然语言处理，系统可以有效地分析用户提出的问题，并给出相应的答案。
目前，自然语言处理技术已经相当成熟，可以借助一些自然语言处理的库来实现。
2.分类算法问题分类是一个关键的环节。
有很多种算法可以用来实现问题分类，比如朴素贝叶斯算法、支持向量机等。
这些算法可以用来帮助系统自动对问题进行分类，从而更加高效地解决问题。
远程教育中智能答疑系统的设计与实现
Xd n n Y n tlet so n r g t , c s ag a Iei n Q e i A sen Ssm w i i t ia W i u nl g u tn w i ye h h h e
ipmntn a la n c ooNto Eu tnX i Uirys ml eaoa p it iS ol e r dci , a nei i e ti n pci n f k ao i n v s , d o h w d t a
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于知 识库, 专家系统, A (r u t Ak Qei s 的 FQ e el s d s n) 答疑系统,以 F q ny e u t o 及基于 WE , B 搜索引擎等的智能答疑系统:答疑系统逐步完善,应用了信息抽取1 5 40 91 ,
数据库课程设计有关网上教学与答疑系统的设计与开发
网上教学与答疑系统的设计与开发目录引言 (1)1绪论 (2)1.1系统开发的背景 (2)1.2系统开发的目的和意义 (2)1.2.1系统开发的目标 (2)1.2.2 系统开发的意义 (2)2 开发环境和相关技术简介 (4)2.1开发语言 (4)2.2 SQL Server 2008 (4)2.3 B/S体系结构 (4)2.4 NET 三层架构 (5)2.5开发及运行环境 (5)3 系统分析 (6)3.1 系统可行性分析 (6)3.1.1 经济可行性分析 (6)3.1.2 技术可行性分析 (6)3.1.3 操作可行性分析 (6)3.2 需求分析 (6)3.2.1 系统功能需求 (6)3.2.2 系统的性能需求 (6)3.2.3 系统数据要求 (7)3.3 系统流程图 (7)3.4 系统数据结构图 (11)3.5 数据流图 (13)3.6 数据字典 (15)3. 7 数据库的E-R图 (17)4 系统总体设计 (18)4.1系统设计目标 (18)4.2系统总体功能 (18)4.3系统功能结构图 (18)4.3.1公告管理模块图 (18)4.3.2 作业管理模块图 (19)4.3.3上传下载模块 (19)4.3.4 答疑模块 (20)4.3.5 个人信息模块 (20)5系统详细设计 (21)5.1 数据表的设计 (21)5.2 创建存储过程 (23)5.3 创建视图 (26)6 系统测试 (28)6.1 测试概要 (28)6.1.1 测试的基本概念 (28)6.1.2 测试的目的与地位 (28)6.2 模块测试计划 (28)6.2.1 模块测试说明 (28)6.2.2 模块测试内容 (28)6.2.3 模块测试用例 (28)6.3 测试总结 (35)总结 (36)致谢....................................... 错误!未定义书签。
参考文献. (37)科技外文文献 (38)附录A: 源程序代码 (45)附录B: 系统使用说明书 (50)引言在21世纪信息化高科技浪潮的推动和引领下，计算机技术得到了飞速的发展，在各行各业中得到普及。
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数值分析精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现（可编辑）数值分析精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现xxxxx大学毕业设计论文开题报告题目精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现院、系部计算机科学与技术系专业及班级信计xxx班姓名 xxx指导教师 xx xx日期 2005年3月13日xxxxxx大学毕业设计论文开题报告题目精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现选题类型应用型选题依据生产需求状况:随着计算机技术、网络技术和现代教育技术的日新月异地发展，远程教育技术越来越受到重视，在远程教学中，学生同教师不能直接见面，学生在自学过程中不可避免地有百思不得其解的问题，建立答疑系统就成了开发网上教育平台的重要任务之一，学生获得及时的解答，有利于消除学生的学习障碍。
答疑、解惑作为教育活动中的一个必不可少的环节，也是远程教育系统中的一项重要模块。
在基于Web的自主学习式远程教学环境中，分布各地的学生、老师不再需要面对面地进行教学活动。
这样，远程教学在提供了一些便利的同时，也造成了一个问题:如何使传统的答疑活动在远程教学系统中得以实现。
网络教学的优势在于用户在任何时间任何地点都可以上网参加学习，而教师则不可能及时回答如此众多用户的问题，并且不断地回答重复或相似的问题也是低效的。
因而，它不是学生和教师之间及时有效的答疑及交互方式，而且只是一种初级而简单的方式，远远没有把计算机与Web的潜力发挥出来。
为了解决远程教学环境中的答疑问题，需要建立一个方便而有效的自动答疑系统，Answer Web 就是为此目的建立一个高效的、专门为教学服务的自动答疑和交流的平台。
国内外研究现状:目前，有许多远程教育平台都加进了智能答疑系统，但总是存在着或多或少的不足，如:系统的智能性、自适应性不够;学员用户提问的操作过程复杂;答疑系统同学员学习用的答疑材料库和课件库相脱离，没有充分体现授道与解惑的一体性;答疑系统大多只能给出参考答案，没有给出学生应巩固学习的知识点或学习策略的建议，个别的系统仅在答疑之后给出一些巩固练习题等等，这是不够的。
鉴于以上情况，应该选择一种智能性、自适应性较强的智能答疑系统的设计模型。
这种系统为学员用户提供图形化的简单操作界面，学员可在学习过程中随时以简单的鼠标点击选择和输入自然语言问题来使用答疑系统。
智能答疑系统既能通过在常见问题库搜索答案并自动回答用户所提问题，又能通过电子邮件或实时讨论或留言板方式使学员用户的问题得以解答，学员用户在学习过程中可随时点击提问按钮进行提问，系统自动生成和维护常见问题库，并保持其结构的良好性。
选题目的、意义:对于网上学习，由与教师和学生在地理位置上的分离，没有了教师面对面的解释和演绎，学习者必须进行自主学习。
它要求学习者从听众变成索求者，进行深入的思考，但到了百思不得其解时，及时的答疑和帮助则成了必不可少的内容。
这就要求网上教学系统能够及时解答学生的疑难问题，消除学生的学习障碍。
因此，答疑系统是网上教育平台的重要组成部分之一，它在加强教师和学生的交流，帮助学生明确问题的所在和获得自己真正需要的答案信息方面具有不可或缺的作用。
学生在自动答疑系统中所提出的问题，直接反映了教学的效果和漏洞等，通过统计和分析，可以协助教师调整教学的进度和教学方法等，改善教学效果。
统计和分析的方式和手段是多样的。
学生向教师答疑是教学工作的一个重要组成部分。
通过答疑，学生能够更好地掌握所学的知识，而教师则可以通过回答学生的疑问来了解学习上的难点，从而调整和改进教学的内容和方式。
另一方面，其他的学生也可以通过参阅先前的问题及解答，获取宝贵的经验，尽量避免在以后的学习过程中走弯路。
在远程教学模型中,如何充分利用网络和计算机的优势，既使得参加远程教学的学生的疑问能够得到及时有效的解答，又能节省教师的时间、提高效率，并且使问题/解答这一资源得到重复利用，这是远程教学系统在设计和实施时需要考虑的一个很重要的问题。
Answer Web的提出正是为解决远程教育系统中答疑问题的，作为远程教学中很重要的一个部分，它是一个较为有效和实用的解决方法。
基于WEB的智能答疑系统是一个适应性、实时性较强的智能答疑系统。
该系统充分体现出操作简单、回答及时、降低人工参与度、指导学习和高度智能等特点。
随着人工智能技术(尤其是自然语言理解技术)和远程教育技术的发展，这种智能答疑系统将会逐渐走向成熟和完善，并必将成为未来各种网络教学平台不可缺少的具有相对独立性的组件。
基于WEB的智能答疑系统的强大优势:第一，改善教学的效果。
通过学生在课程学习过程中所反映和提出的共同问题，教师以及课件编写者等远程教学过程中涉及的各管理和参与者，能够藉此反馈直接调整教学的内容、进度，改善教学方式等，从而提高效果。
第二，提高效率。
通过在答疑系统中对一些简单的公共的问题和概念提供详细的解答和解释，可以避免教学中的大量时间花费在基本概念的解释上，从而可以投入进行深入的讨论和交流等。
第三，作为宝贵的教学资源。
学生在学习过程中产生的问题以及教师等的解答，经过一定时间的积累成为可以重复利用的宝贵资源。
其它的学生可以从以往学生的问题中取得收获，教师也能够利用这些资源来有针对性的制定教学内容和进度等。
第四，改善教学环境的设计。
远程教学系统中，整个系统的设计、教学方式的制定也直接影响了教学效果。
从学生的反馈可以调整它的结构，改善现有系统的不足。
作为远程教学的一个重要的辅助系统，Answer Web可以直接与课程学习、考试等系统结合在一起，成为其中不可分割的一部分，也可以在实时的教学模式中使用，作为课后学生答疑、师生交流或教师获得学生反馈、衡量教学效果的一个配套系统。
参考文献:基于WEB的智能答疑系统的设计与实现――赵成龙，薛欣(安阳师范学院报) ASP信息系统设计与开发实例――黄明，梁旭编著(机械工业出版社)基于Web的自动答疑系统AnserverWeb――申瑞民王加俊汤轶阳(上海交通大学计算机系)智能答疑系统的设计与实现――柳泉波、黄荣怀、何克抗(北京师范大学现代教育技术研究所)对现代教育技术学专业课程体系的探讨――王兴辉 (广西教育学院现代教育技术系)清华同方智能教学答疑系统――清华同方教育技术研究院主要研究设计内容、研究(设计)思路、方法或工作流程主要解决的问题的实质是设计一个基于WEB的智能答疑系统。
设计基于WEB的智能答疑系统是一个适应性、实时性较强的智能答疑系统。
该系统充分体现出操作简单、回答及时、降低人工参与度、指导学习和高度智能等特点。
此智能答疑系统既能通过在常见问题库搜索答案并自动回答用户所提问题，又能通过电子邮件或实时讨论或留言板方式使学员用户的问题得以解答，学员用户在学习过程中可随时点击提问按钮进行提问，系统自动生成和维护常见问题库，并保持其结构的良好性。
主要研究内容:1、动态问题匹配，包括基于关键字拆分的匹配算法、基于用户行为跟踪的关联问题动态调整和教师端关联问题手动调整。
2、基于用户行为、问题记录、章节知识点划分三维数据统计分析。
3、分析结果的可视化表示。
4、多样化的提问解答模式，具体体现为以下三种模式:(1)、问题文本提问模式:问题自动匹配的分析基础。
(2)、问题语音提问模式:学生对于难以用文字说明的疑问可以使用AnswerWeb 的内嵌录音控件记录下问题语音文件，再上传至服务器，保存到问题资源数据库中。
(3)、问题背景图片提问模式:学生问题的产生，都是有一定的背景的，比如他可能对某一个程序解剖图中的一个一个细节不清楚，把这幅图和他的问题一起交给老师，将更有助于教师了解学生的疑问。
内容要求:1、需求分析报告。
详细分析智能答疑系统的工作流程，针对课程及目前的校园网络环境的状况，写出课题的需求分析报告。
2、设计总体方案。
确定总体设计方案。
通过分析整理原始材料，设计系统所要达到的目标，进而设计出合理的总体设计方案。
3、确定系统软、硬件环境。
根据系统的要求及总体方案，合理的设计系统软、硬件环境。
对比目前次类软件的各种平台，选择一种合适的软件开发环境。
4、软件设计。
合理的组织各功能模块，根据设计方案变成实现系统要求。
5、安全设计。
合理的设计系统软件的安全防护设施。
设计要求:认真研究该课题的工作流程，组织原始数据。
选择合理的软、硬件环境，设计合理的解决方案。
设计合理的系统功能模块，进行软件开发。
成果形式:按照系统工程设计的要求和论文写作规范，撰写论文。
实现方法:仅局限于电子邮件直接联系，或者利用系统留言版发布公告信息。
使用WEB BBS的讨论方式，也可以进行教师主持下的WEB实时聊天讨论。
3、使用Answer Web自动答疑系统。
Answer Web自动答疑系统是一个动态的问题及答案的数据库。
用户可以输入关键词在系统的已有的问题和答案数据库中查找相关的材料。
实现后的答疑系统可以分为以下三类:1、没有专门的答疑部件。
此类系统中教师与学生的信息交流方式仅局限于电子邮件直接联系，或者利用系统留言版发布公告信息。
如北京邮电大学现代远程教育系统，华南理工大学远程教育中心，浙江大学现代远程教育中心等研制的系统和大部分的面向中小学的远程教育系统等均属于这一类。
2、具有初步的答疑部件。
此类系统的特点是提供了WEB BBS的讨论方式，也可以进行教师主持下的WEB实时聊天讨论。
属于这类系统如清华大学远程教育系统和湖南大学多媒体信息教育学院的远程教育系统。
3、具备了自动答疑功能的答疑部件。
此类系统的典型代表是上海交通大学的远程教育设技中心设计开发的Answer Web自动答疑系统。
Answer Web自动答疑系统是一个动态的问题及答案的数据库。
用户可以输入关键词在系统的已有的问题和答案数据库中查找相关的材料。
新的提问和答案将被增加到系统库中。
如果没有找到答案，则会自动转发给专家请求帮助解答。
实现过程中可能涉及到的关键技术:1、汉语分词。
汉语自动分词是汉语自动文本分析的前提。
目前的汉语分词主要有三类算法:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
2、全文搜索。
全文搜索技术是一项被广泛采用的搜索技术。
包括两方面的核心技术，一是如何建立和维护全文索引库，另外一个是提供快速有效的全文检索机制。
全文搜索技术最重要的一点就是将原始文档中所有的基本元素的位置信息记录在索引库中。
在汉语中，可选择的基本元素可以是字，也可以是词。
从而形成了两种索引库结构，基于字表的索引库和基于词表的索引库。
字表法是将原始文档中的每个字的位置信息记录在索引库中;而词表法则是以词为单位将其位置信息记录在索引库中。
3、浏览服务与邮件服务的整合。
浏览和电子邮件是最常使用的两种基本的Internet服务。
智能答疑系统提供对浏览和电子邮件的支持，无疑降低了系统的使用难度。