| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第10-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第11-12页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 自动问答系统的相关技术研究 | 第14-32页 |
| 2.1 中文分词 | 第14-19页 |
| 2.1.1 中文分词研究现状 | 第14-15页 |
| 2.1.2 中文分词算法介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.3 几种主要的中文分词器比较 | 第17-19页 |
| 2.1.4 盘古分词简介 | 第19页 |
| 2.2 信息检索 | 第19-24页 |
| 2.2.1 信息检索概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 经典信息检索模型介绍 | 第20-24页 |
| 2.3 Lucene.Net介绍 | 第24-32页 |
| 2.3.1 Lucene系统组成 | 第26页 |
| 2.3.2 Lucene的索引 | 第26-29页 |
| 2.3.3 Lucene的搜索 | 第29-30页 |
| 2.3.4 对搜索结果的评分、排序 | 第30-32页 |
| 第3章 在线学习自动问答系统的关键技术研究 | 第32-42页 |
| 3.1 语义相似度概述 | 第32-33页 |
| 3.2 词语语义相似度计算 | 第33-34页 |
| 3.2.1 根据世界知识库或分类体系计算词语语义距离的方法 | 第33页 |
| 3.2.2 利用大规模的语料库进行统计 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于网络百科的词语相关度计算方法 | 第34页 |
| 3.3 对Lucene.Net的相似度算法改进 | 第34-42页 |
| 3.3.1 Lucene.Net相似度算法介绍 | 第34-36页 |
| 3.3.2 对Lucene.Net的相似度算法改进 | 第36-42页 |
| 第4章 在线学习自动问答系统的设计及实现 | 第42-50页 |
| 4.1 设计思想 | 第42-46页 |
| 4.1.1 设计概述 | 第42-43页 |
| 4.1.2 系统流程 | 第43页 |
| 4.1.3 数据存储 | 第43-46页 |
| 4.2 信息处理 | 第46-47页 |
| 4.3 系统实现 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 在线学习自动问答系统的实验及结果分析 | 第50-64页 |
| 5.1 设计与实施 | 第50页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.1.2 应用对象与内容 | 第50页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第50-64页 |
| 5.2.1 引入外部词典 | 第50-53页 |
| 5.2.2 考虑词项位置关系特征 | 第53-57页 |
| 5.2.3 综合结果比较 | 第57-62页 |
| 5.2.4 自适应学习界面 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第72页 |