基于知识图谱的英语语法智能题库系统研建

发布时间：2023-04-21 05:19

　　英语作为全世界使用最广泛的语言,是我国基础教育的重点学科,如何有效地帮助学习者吸收英语知识,一直是广大英语教育工作者的共同目标。随着教育信息化2.0的推进,越来越多的英语学习者们倾向于在线上练习英语题目。由于语法是学习英语的基础,在琳琅满目的英语练习题中,语法题目通常会被列为英语练习的重中之重。然而,层出不穷的语法题目并没有在目前的在线学习平台中得到智能化处理,大多数仍然依赖于专业教师的人工解析。本文将知识图谱相关技术应用于英语语法学习领域,设计实现了一个基于知识图谱的英语语法智能题库系统。本文的主要内容为:(1)构建了英语语法知识图谱。首先分析英语语法知识,提取了相关的名称、概念、举例、结构;然后设计了语法知识图谱概念模型,并利用Neo4j对图谱进行存储和可视化。构建的英语语法知识图谱共包含了18类语义关系、1103个语法知识点实体。(2)对英语语法智能题库系统进行需求分析和功能设计。根据用户的学习需求,设计了题目分类、知识图谱查看、题目推荐、智能问答等功能,并实现了系统架构设计和数据库设计等。(3)基于前面构建的英语语法知识图谱对系统的题目分类、题目推荐、智能问答等核心功能模块进行...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 知识图谱的国内外研究现状
        1.2.2 智能学习平台的国内外研究现状
        1.2.3 国内英语语法题库系统研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 创新点
    1.5 本文的组织结构
2 相关理论和技术
    2.1 知识图谱概述
    2.2 文本特征提取算法
    2.3 文本分类算法
    2.4 NLTK和 Jieba分词工具
    2.5 Neo4j图数据库
    2.6 Flask框架
    2.7 Vue.js前端框架
    2.8 本章小结
3 构建英语语法知识图谱
    3.1 构建整体流程
    3.2 必要性分析
    3.3 英语语法数据获取
        3.3.1 语法书籍数据
        3.3.2 百度百科数据
    3.4 知识图谱设计
        3.4.1 实体设计
        3.4.2 关系设计
    3.5 知识存储
        3.5.1 统一数据格式
        3.5.2 数据导入Neo4j
    3.6 知识可视化
    3.7 本章小结
4 系统总体设计
    4.1 系统需求分析
    4.2 系统架构设计
    4.3 系统核心功能模块设计
        4.3.1 基于知识图谱的题目分类功能模块设计
        4.3.2 基于知识图谱的题目推荐功能模块设计
        4.3.3 基于知识图谱的智能问答功能模块设计
    4.4 系统数据库设计
        4.4.1 MySQL数据库设计
        4.4.2 Neo4j图数据库设计
    4.5 本章小结
5 系统核心功能模块实现
    5.1 基于知识图谱的题目分类功能模块实现
        5.1.1 获取题目训练数据
        5.1.2 文本预处理
        5.1.3 特征向量设计
        5.1.4 构建SVM分类器
    5.2 基于知识图谱的题目推荐功能模块实现
        5.2.1 获取错题知识点
        5.2.2 查询易混淆知识点
        5.2.3 推荐题目
    5.3 基于知识图谱的智能问答功能模块实现
        5.3.1 问句分类
        5.3.2 模板匹配
        5.3.3 答案生成
    5.4 本章小结
6 系统测试与结果
    6.1 系统测试
    6.2 测试环境
    6.3 系统测试工具
        6.3.1 Postman
        6.3.2 JMeter
    6.4 测试与结果
        6.4.1 功能测试
        6.4.2 非功能测试
        6.4.3 系统运行结果
    6.5 本章小结
7 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢



本文编号：3795912