智能答疑系统的研究与设计

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基于人工智能的智能问答系统研发

基于人工智能的智能问答系统研发现如今，随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统正成为人们获取信息、解决问题的重要工具。

基于人工智能的智能问答系统能够通过自动处理大量数据、分析语义关系以及理解用户意图，从而直接回答用户提出的问题。

本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的研发，包括系统架构、关键技术以及应用前景。

一、系统架构基于人工智能的智能问答系统主要由以下几个模块组成：1. 语义理解模块：该模块负责将用户提出的问题进行自然语言理解，并将其转化为计算机可以处理的形式。

常用的技术包括自然语言处理、命名实体识别和语义角色标注等。

2. 知识库模块：该模块集成了大量的知识，包括百科知识、文档库、公式、图像、语音等。

知识库模块通过使用信息抽取、知识图谱构建等技术，将这些知识整合到一个统一的数据库中，为问答系统提供背景知识支持。

3. 问题检索模块：该模块利用搜索引擎技术，对用户提出的问题进行检索，找到相关的问题和答案。

通过高效的索引和排序算法，能够快速找到最相关的答案。

4. 答案生成模块：该模块结合语义理解模块的结果和知识库模块中的知识，对问题进行分析和理解，并生成准确的答案。

常用的技术包括自然语言生成、推理和规则引擎等。

5. 用户界面模块：该模块提供用户与系统的交互界面，使用户能够方便地输入问题并得到答案。

用户界面可以是文本界面、图形界面或语音界面。

二、关键技术基于人工智能的智能问答系统需要应用多种关键技术来实现高效、准确的问答能力。

1. 自然语言处理：自然语言处理技术是智能问答系统的基石。

它包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等技术，能够将用户输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式。

2. 信息抽取：信息抽取技术用于从大量的文本数据中自动提取出有用的信息。

通过抽取实体、关系和事件等信息，系统可以更好地理解问题并生成准确的答案。

3. 知识表示与推理：知识表示与推理技术能够将知识以图谱的形式进行表示，并通过推理算法进行推理。

“机设基础”精品课程智能答疑系统研究与设计

维普资讯
第２卷第３６期
２００８年５月
西安航空技术高等专科学校学报
Ｊｕｎｌｆ ’ｎＡｅｏｅｈｉｌｏｌｇｏｒａａｒｔｃｎｃｌｅｏＸｉａＣｅ
Ｖｌ．０２６Ｎｏ．１３Ｍａ０８ｙ２０
３１中文分词技术．
在书面汉语中，字与字、词与词是连写的，词在句中没有显式的标记，而信息处理都要求以词作为基本处理单位。为
了能够在词这一平面上进行自然语言处理，就必须把汉字字
Hale Waihona Puke 求老师和学生必须同时在线，或者存在提问和回答的时间延
‘ 设基础＂品课程智能答疑系统研究与设计 ‘ 机精
刘建强
（西安航空技术高等专科学校高教所，陕西西安７０７）１０７
摘
要：针对《机械设计基础》品课程，出了一个基于潜在语义索引的智能答疑系统，精提并对其中的中文分词技术
所，助教，研究方向：Ａ／Ａ及远程教育。ＣＤＣＭ
维普资讯
７８分词方法如下：
３１１正向最大匹配法（．．简称ＭＭ法）
西安航空技术高等专科学校学报
第２６卷
∑ × ２ｚＪ
ｍ（，）＝Ｄ１Ｄ２
索引技术，将大量文本放入一个潜在的语义空间中计算句子相似度。ＦＡＱ库中与用户所提问题最相似的某几个问句及其答案返回给用户，如果学生提出的问题在ＦＡＱ库中不存在或对答案不满意，则将问题通过留言反馈给教师，由教师回答后存入ＦＱ库中，而更新和扩充ＦＱ库。Ａ从Ａ

智能答疑系统的研究与实现

［关键词］能答疑系统自然语言文本分类智
０引言．
随着网络技术的发展和互联网资源的不断利用，面对面地师生交流的方式已经远远不能满足学生学习的需要，也浪费资源，远程教学逐渐普及，答疑作为教学活动中的一个重要环节，日益引起人们的关正注。通过答疑系统能够及时地解答学生的疑难问题，消除学生的学习障碍，而且可以加强教师和学生之间的交流。目前，大部分的答疑系统都是采用搜索引擎，即所谓的关键词查询方式，通过学生自己去输入所谓的“ 关键词” 然后返回一大堆与问题相，关或者不相关的材料，最后学生自己进行筛选吸收。该方法要求学生了解搜索引擎工作原理与关键词抽取技术，但搜索的效果不甚理想，有必要进一步改进。而智能答疑系统能够让用户以自然语言提出问题，用户输入文本后，系统利用自然语言处理技术进行分词和加权等步骤后，自然语言转化成计算机能够处理的数据，把与问题数据库里的信息进行匹配，若匹配成功则返回给用户，否则通过Ｅｍｉ — ａ形式将问题提交ｌ
给管理者，管理者解答后更新数据库信ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ，并把答案反馈给用户。
本文提出了支持自然语言提问的智能答疑系统模型及相关技术，同时根据自己的经验对目文本分类的算法进行了改进，前尤其是其中关键词权重计算方法的改进，并用实验证明了该改进的可靠性。１系统模型．１数据库的建立．１本系统采用的是某网站论坛的后台信息库，由问题和答案组成，一个问题对应一个答案，求用户提出问题时，问题库进行匹配，到要与得最优的匹配结果，可以得到最优答案，便但是无数的信息存储在一起，杂乱无章，以必须先要对信息库里的信息进行整理。本文用改进的所文本分类算法对信息库里的信息进行整理，分类存储，于用户提出的便问题快速定位，提高查找的速度。１．２系统工作原理首先利用改进文本分类算法对数据库的信息进行整理、分类存储，当用户用自然语言提出问题时，先将问题进行切词和权重计算预处理，再将问题归类，定位后，再计算该问题与该类中每一个问题的相似度，返回匹配结果最好的问题答案，供用户参考，并形成用户反馈信息。系统流程图如图ｌ所示：

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。

基于人工智能的智能问答系统设计实现

基于人工智能的智能问答系统设计实现智能问答系统是人工智能的一个重要应用领域。

它能够通过对问题进行自动分析和处理，准确和迅速地回答问题，已经成为现代社会中不可或缺的工具。

本文将介绍基于人工智能的智能问答系统的设计和实现。

一、智能问答系统的概述智能问答系统利用机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术对用户提出的问题进行处理和分析，最终以自然语言方式向用户提供答案。

它不仅可以回答简单的问题，而且可以回答复杂的问题，并且在不断学习和优化中不断提高回答的准确性。

智能问答系统已经广泛应用于搜索引擎、智能客服、语音助手等领域。

二、智能问答系统的设计1.系统架构智能问答系统的架构分为前端和后端两部分。

前端主要由用户界面、问答界面、搜索引擎和语音识别等组成，其作用是接收用户的输入并将其传递到后端进行处理。

后端主要由自然语言处理系统、知识图谱系统、答案生成系统等组成，其作用是对用户的问题进行分析和处理，并生成相应的答案并返回给前端。

2.数据预处理智能问答系统的数据预处理是整个系统设计的核心。

数据预处理通过对大量的语料库进行处理和分析，从中提取知识和规则，并建立知识图谱，以支持系统的智能回答。

例如，通过维基百科等网络知识库构建实体识别和关系抽取模型，对问题进行分析，提取问题中的实体和属性，并将其和知识图谱中的实体和属性进行匹配，从而确定问题的意图。

3.自然语言处理自然语言处理是智能问答系统的关键技术之一。

其目的是将自然语言转化为计算机可以处理的形式。

自然语言处理技术包括分词、词性标注、实体识别、关系抽取、语义角色标注等。

4.知识图谱知识图谱是智能问答系统的另一个关键技术。

知识图谱是一种语义网络，用于描述现实世界的实体和它们之间的关系。

知识图谱主要包含实体、属性和关系，可以用于为问题提供针对性的答案。

例如，知识图谱可以包含人物、组织、事件等实体，以及它们之间的关系，如出生日期、职业、所属组织等属性。

5.答案生成答案生成是智能问答系统的最终目的。

网络教学平台下智能答疑系统的研究与设计

围的共性，学生对课程的理解往往具有很多相似之处，所以他们所提出的问题中有很多是相同的，因此要实现相对智能的答疑必须建立一个自动答疑系统，当学生有问题时应该先从问题答案库中搜索匹配，如果发现类似问题且己经被解答过，则可以直接将找到的问题和答案返回给学生，而对于没有找到相似问题的情况或是学生不满意系统返回的答案，答
步答疑系统一方面解决了教师和学生异地异时的问题，一方面学生可以在此系统中查看其他的问题达到自主学习的目的，而且教师也可以根据学生的提问进行统计，改进教学进度等。当期末或是有一些问题需要教师和同学之间进行讨论时，同步答疑系统就起到了更及时有效的办法。
关键词：智能答疑系统；网络教学；自动答疑；异步答疑；同步答疑
ＲｓａｈａｄＤｓｎｏｔｌｅｔｕｓｏｎｗｒｇｙｔｅｅｒｅｉｒｎｄｉｎＱｅｔｎＡｓｅｎｓｍｃｎｇｆＩｇｉｉＳｅｏｅｅｏｅｎｔｔｒＴ蛐ｈＮｗｋＰａｏｌｒｆｔｍ
硼ｌ
（ｈｅ－ｈｕｇＩｓｔｅｏｅｈｏｏｙ，ａａｇ２５１）ＣｉｎＳｉｎｔｕｆｃｎｌｇＴｉｎ１４１ｎｉｔＴｃ
Ａｂｔａｔｎｔｉａｅ，ｉｔｌｇｎｎｗｅｎｙｔｍｓｂｓｄｏｅｗｒｄｃｔｎａｅｓｈｔｉｔｅａｔｍａｉｓｅｎｓｒｃ：Ｉｈｓｐｐｒｎｅｌｅｔａｓｒｇｓｓｉｉｅｉａｅｎｎｔｏｋｅｕａｉｒａ，ｔａｓｈｕｏｔａｗｒｇｏｃｎｉｓｓｅｏｅｗｏｋｔａｈｎ．ｈｙｔｍｅｖｓｔｅｕｅｓｏｉｔｎｅｌａｎｎｉｉｕｔｕｓｉｎ，ａｆｃｉｅｙｉｒｖｈｙｔｍｆｎｔｒｅｃｉｇＴｅｓｓｅｓｒｅｈｓｒｆｄｓａｃｒｉｇｉｄｆｃｌｑｅｔｓｃｎｅｅｔｌｍｐｏｅｔｅｅｎｏｖｑａｉｆｈｅｗｒｅｃｉｇｕｌｙｏｅｎｔｏｋｔａｈｎ．ｔｔＫｅｒｓｎｅｌｅｔｑｅｔｎａｓｅｎｙｔｍ；ｎｔｒｄｃｔｎ；ａｔｍａｉｎｗｒｎ；ａｙｃｒｎｕｎｗｒｎ；ｙｗｏｄ：ｉｔｌｇｎｕｓｉｎｗｒｇｓｓｉｏｉｅｅｗｏｋｅｕａｉｏｕｏｔａｓｅｇｃｉｓｎｈｏｏｓａｓｅｇｉｓｎｈｏｉｔｎａｓｅｎｙｃｒｎｚｉｎｗｒｇａｏｉ

基于人工智能的智能问答系统设计与应用

基于人工智能的智能问答系统设计与应用智能问答系统是一种利用人工智能技术实现自动回答用户提出问题的系统。

随着人工智能的快速发展，智能问答系统已经成为各个领域应用的热点之一。

本文将讨论基于人工智能的智能问答系统的设计与应用。

一、智能问答系统的设计1. 语义理解智能问答系统的设计首先需要进行语义理解，即将用户的问题进行语义解析，识别出问题的主题和意图。

这可以通过自然语言处理技术和机器学习算法来实现。

通过训练模型，系统可以根据问题的特征和语义关系，自动抽取问题的关键信息和答案的相关信息。

2. 知识库构建知识库是智能问答系统的重要组成部分。

系统需要有一个数据仓库，存储与各个领域相关的知识和信息。

知识库可以包括结构化数据、非结构化数据、文本数据等。

构建知识库可以通过爬取网页内容、整合公开数据积累经验等方式进行。

3. 自动问答算法自动问答算法是智能问答系统的核心。

通过对用户问题和知识库进行匹配和推理，可以从知识库中找到与用户问题相关的答案，并将答案呈现给用户。

自动问答算法可以基于规则，也可以基于机器学习。

通过机器学习算法，系统可以不断优化问题匹配的精度和答案的准确性。

4. 用户界面设计用户界面是智能问答系统的外观。

良好的用户界面设计可以提升用户体验，提高系统的易用性和用户满意度。

用户界面应该简洁明了，方便用户提问和查看答案。

此外，界面还可以提供一些辅助功能，如语音输入、图像输入等，增加用户的交互方式。

二、智能问答系统的应用1. 互联网搜索智能问答系统可以应用于互联网搜索引擎，提供更准确和具有针对性的搜索结果。

用户可以通过提问的方式获取所需信息，而不用手动输入关键词。

智能问答系统可以结合知识图谱和用户历史行为等数据，为用户提供更加个性化和精准的搜索结果。

2. 在线客服智能问答系统可以应用于在线客服平台，自动回答用户的问题，提供全天候的在线服务。

用户可以通过与智能问答系统的对话方式，解决问题，获取帮助。

智能问答系统可以学习和积累用户提问的经验，提供更加专业和高效的服务。

基于本体的智能答疑系统的研究与实现

ＳｓｅｓｄｏｙｔｍＢａｅｎＯｎｔｌｇｏｏｙ
张巍。陈俊杰。
（山西职工医学院信息中心太原
００１）。原理工大学计算机科学与技术学院太原３０２（太
００２）３０４
【摘要】答疑系统是现代远程教育不可缺少的一个组成部分。针对目前答疑系统在知识共享和问题求解精确性
ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｕｓｉｎａｓｒｓｓｅｉｎｉｄｓｅｓｂｅｐｒｆｔｅｍｏｅｎＤｉｔｎｕａｉｎＴｈｓｐｐｒｐｏｏｅｎｅｑｅｔｎｗｅｙｔｍｓａｎｉｐｎａｌａｔｏｈｄｒｓａｔＥｄｃｔｏ．ｏｉａｅｒｐｓｄａｉｔｌｇｎｕｓｉｎａｓｒｓｓｅｂｓｄｏｎｏｏｙｔｍｐｏｅｐｒｏｍａｃｆｋｏｅｇｈｒｎｎｗｅｃｕａｙｉｕｒｎｎｅｌｅｔｑｅｔｏｎｗｅｙｔｍａｅｎｏｔｌｇＯｉｒｖｅｆｒｎｅｏｎｗｌｄｅｓａｅａｄａｓｒａｃｒｃｎｃｒｅｔｉｉｔｌｇｎｕｓｉｎａｓｒｎｙｔｍ．Ｆｒｔｅｓｕｅｔｎｕｕｓｉｎ，ｔｅｓｓｅｕｅｈｌｗｅｎｉａｓｎｏｇｎｒｔｈｎｅｌｅｔｅｔｎｗｅｉｇｓｓｅｉｑｏｏｈｔｄｎ ’Ｓｉｐｔｅｔｑｏｈｙｔｍｓｄｓａｌｓｍａｔｃｐｒｉｇｔｅｅａｅｔｅｏ

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第一种方式是采用传统的Ｉｔｒｅｎｅｎｔ工具，如
ＥｉＢＳＣａ、Ａ等。这种方式虽然简单，ｍａｌＢ、ｈｔＦＱ、但无法适应网络答疑中大规模、动态性、时性的特点。实第二种方式是基于关键词的答疑方式，即采用关
答案库由问题答案的多个文档构成，规则库存放了一
些推理规则。
键词或其逻辑组合作为提问方式。即首先由用户输入
关键字或关键字的逻辑组合，后系统在已有的问题然和答案数据库中查找相关的资料，回一大堆与问题返相关或不大相关的信息，找的效果不甚理想，查而且这
第三种方式是基于自然语言的网络答疑，允许它
智能答疑系统的研究与设计
文罩编号：Ｏ３５５（ＯＯ０－０２０１Ｏ—８Ｏ２１）５０１－３
智能答疑系统的研究与设计
ＴｅＲｅｅｒｈａｄＤｅｉｎｏｈｎｅｌｅｔＡｓｅｅｔｎＳｓｅｈｓａｃｎｓｇｆｔｅＩｔｌｇｎｎｗｒＱｕｓｉｙｔｍｉｏ
随着计算机技术、网络技术和现代教育技术日新
月异的发展，各种教学信息大量积累，疑系统逐渐成答
因此，文对中文智能答疑系统中的核心问题进本行分析，究并改进了基于自然语言理解的智能答疑研
系统的基本模型以及相关的关键技术。
的Ｔ — ＦＩＤＦ函数，提高了答疑系统的精确性和准确性。
【键词】智能答疑，自然语言，分词，精确性关
中图分类号：Ｔ２３４Ｐ９Ｐ７．，Ｔ３１文献标识码：Ａ
ＡＢＴＳＲＡＣＴＩｏｎｃｉｎｗｉｈｕｒｎｒｂｅｆｔｅａｓｒｎｙｔｍ，ｔｅｐｐｒｐｏｏｅｅｓｒｆｉｔｌｇｎｎｃｎｅｔｔｔｅｃｒｅｔｐｏｌｍｓｏｈｎｗｅｉｇｓｓｅｏｈｈａｅｒｐｓｓａｎｗｏｔｏｎｅｌｅｔｉｑｅｔｎａｓｒｎｙｔｍｆｎｔｒｌｌｎｕｇ，ｗｈｃｓｂｓｄｏａｕａａｇａｅｕｄｒｔｎｉｇ，ａｄｒｓａｃｅｎｎｌｓｓｓｕｓｉｎｗｅｉｇｓｓｅｏａｕａａｇａｅｏｉｈｉａｅｎｎｔｒｌｌｎｕｇｎｅｓａｄｎｎｅｅｒｈｓａｄａａｙｉｅｔｅｋｙｔｃｎｌｇｅｏｃｒｅｆｈｙｔｍ．ＷｏｄｄｖｄｎｎａｇａｅａａｙｉａｅａｏｔｄｈｅｅｈｏｏｉｓＣｎｅｎｄｏｅｓｓｅｔｒｉｉｉｇａｄｌｎｕｇｎｌｓｓｒｄｐｅ．ＡｎｉｒｖｍｅｔｎｔｅｔａｉｏａｍｐｏｅｎｏｈｒｄｔｎｌｉＴＦ—ＦＴｏｍｕａｉｍａｅＩｆｒｌｄ．ＭｅｎｉｓｉｉｒｖｓｔｅＣｉｅｅｗｏｄｌｘｃｎａｄｉｃｅｓｓｔｅａｃｒｃｆｔｅａｓｒｎｙｔｍ．ｓａｔｍｅｔｍｐｏｅｈｈｎｓｒｅｉｏｎｎｒａｅｈｃｕａｙｏｈｎｗｅｉｇｓｓｅＫＥＹＷＯＲＤＳｉｔｌｇｎｕｓｉｎａｓｒｎｎｅｌｅｔｑｅｔｎｗｅｉｇ，ｎｔｒｌｌｎｕｇ，ｗｏｄｄｖｄｎｉｏａｕａａｇａｅｒｉｉｉｇ，ａｃｒｃｃｕａｙ
闫宏印闰冬冬
（太原理工大学计算机与软件学院太原
００２）３０４
【摘要】针对当前答疑系统存在的一些问题，提出了一种基于自然语言理解的实用智能答疑系统实现方案，分
析与研究了该系统所涉及的关键技术，对中文分词词库作出了改进，设计关系词典开展了语义分析，采用改进
为高校教学中的重要组成部分之一。
目前已有的答疑系统的实现大致通过以下三种基
本途径：
１智能答疑系统的基本模型
系统模型分浏览器端和服务器端两部分，浏览器
端接知识库，包含词库、问题答案库、规则库。词库由关键词构成，问题
种方式还需要提问的用户具有提取关键字的能力。
学生在浏览器端用自然语言提出问题后，务器服
端采用空间向量模型与布尔模型结合的搜索技术，将分词和语义分析的结果与问题答案库进行匹配搜索，
最终将相关性达到一定阈值的文档搜索出来，并按相