基于人工智能的课程答疑系统的研究

发布时间：2024-11-11 21:07

　　自动问答系统结合了人工智能技术和自然语言处理技术,在正确理解用户语义的基础上,把答案精简的返回给用户,对自然语言正确的理解将成为炙手可热的研究方向之一。自动问答系统按照研究方向分为限定域和非限定域,而“软件测试”答疑系统作为自动问答系统限定域方向,在该方面的研究还存在很多空白,因此本论文针对软件测试课后的答疑进行研究,设计并实现了答疑系统。其主要研究内容如下:(1)构建软件测试课后答疑知识库。本论文收集数据的方式有两种,一种是使用免费且公开的爬虫软件爬取百度百科和论坛中的数据;另外一种是通过人工的方法收集,软件测试书籍和高校考试试卷中的数据,然后对收集的全部数据,使用Pandas进行清洗处理。(2)自然语言处理。在分词上,使用Jieba分词库,并结合自定义软件测试专业领域词典,以提高中文分词准确度;在去停用词上,使用哈工大去停用词表去掉对句子无意义的词;在关键词提取上,选择改进的TextRank算法实现关键词提取;在同义词处理上,使用哈工大同义词词林扩展。(3)语义相似度计算。在本软件测试答疑系统中,核心思想就是可以使用自然语言查询问题。本答疑系统先对自然语言处理,如对句子进行分词、去停...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

语言处理的工具，包含两种主要训练??模型，分别是连续词袋模型（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｂａｇ－Ｏｆ－Ｗｏｒｄｓ?Ｍｏｄｅｌ，缩写为ＣＢＯＷ）和跳字??模型（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ?Ｍｏｄｅｌ，缩写为Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ），它们属于神经网络语言模型，??都由输入层，隐....

?基于人工智能的课程答疑系统的研究???２．?５．?２人工智能常用算法??人工智能算法指的是：“在计算机科学中用于描述一种有限、确定性和有效的问题??解决方法，适合作为计算机程序来实现”?［４９］。??（１）多层感知器??多层感知器［５Ｑ］?（?Ｍｕｌｔｉｐｌｅ－Ｌａｙｅｒ?Ｐｅ....

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本文编号：4011926