面向高校招生的智能问答系统的研究与实现

发布时间：2023-05-17 21:46

　　由于受教育人数不断增加,教学水平的不断提高,我国已经形成了世界上规模最大的高等教育体系,随着生源数量的持续增长,高校招生的相关信息也自然而然的成为家长和学生关注的焦点。家长和学生通常会通过报考书籍、传统搜索引擎还有人工咨询的方式来获取高校信息。但是,相关书籍往往不能够仔细全面的展现学校的信息;通过传统搜索引擎搜索到的信息往往比较繁琐且含糊,尤其在互联网信息急剧增长的今天,没有办法保证用户得到信息的速度和质量;在人工咨询方面更有成本越来越高的问题。而面向高校招生的智能问答系统能够了解用户意图,更加快速、准确地返回答案,更快速、高效地为家长和学生提供学校信息,弥补当前招生工作中存在的问题。本文主要介绍了面向高校招生的智能问答系统的整体设计思路和系统流程,并对系统进行了相应地测评,并对以后的工作进行了设想。本文具体研究内容如下:1)数据获取与预处理。归纳出招生咨询常见问题及其对应答案,并将它们组成常见问题库(FAQ),同时将学校招生简章中的所有信息录入到文本库中,这二者结合起来就形成了本系统的知识库。2)问题分析和特征权重的计算。使用基于规则的方法对问题的类型进行区分;在分词方面,使用逆向最...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 选题的理论意义
    1.2 问答系统的结构
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究概况
        1.3.2 国内研究概况
    1.4 主要研究内容
    1.5 论文组织结构
第2章 相关知识与技术
    2.1 中文分词原理与实现
        2.1.1 基于词典的方法
        2.1.2 基于规则的方法
        2.1.3 基于统计的方法
    2.2 问题类型
    2.3 关键词提取
    2.4 关键词扩展
    2.5 词权计算
    2.6 句子相似度的计算
    2.7 本章小结
第3章 系统分析
    3.1 系统开发目标
    3.2 需求分析
        3.2.1 功能需求
        3.2.2 性能需求
    3.3 可行性分析
    3.4 拟解决的问题
    3.5 本章小结
第4章 面向高校招生的智能系统的设计
    4.1 总体思路
    4.2 问题分析模块的设计
        4.2.1 逆向最大长度匹配算法
        4.2.2 二元模型(Bigram)
    4.3 知识库模块的设计
    4.4 信息检索模块的设计
        4.4.1 FAQ库的检索
        4.4.2 空间向量模型改进算法
        4.4.3 文本库的检索
        4.4.4 空间向量模型
        4.4.5 类间分布TF-IDF特征权重计算算法
    4.5 数据库模块的设计
        4.5.1 概念模型
        4.5.2 关系模型
    4.6 本章小结
第5章 面向高校招生的智能系统的实现
    5.1 系统开发方案
        5.1.1 系统架构
        5.1.2 开发环境
        5.1.3 数据库
    5.2 Web端实现
        5.2.1 主界面
        5.2.2 用户注册与用户登录界面
        5.2.3 问题获取与回答
    5.3 系统测试
        5.3.1 注册和登录模块测试
        5.3.2 问题准确性和响应时间测试
    5.4 本章小结
结论
参考文献
致谢
个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文



本文编号：3818059