面向地理课程自动解题的试题理解技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与技术概述 | 第14-25页 |
| 2.1 支持向量机原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 SVM算法的定义 | 第14-16页 |
| 2.1.2 SVM算法核函数 | 第16页 |
| 2.1.3 SVM算法的应用 | 第16-17页 |
| 2.2 本体理论 | 第17-22页 |
| 2.2.1 本体定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 本体描述语言 | 第18页 |
| 2.2.3 本体构建工具 | 第18-20页 |
| 2.2.4 本体构建方法 | 第20-21页 |
| 2.2.5 领域本体应用 | 第21-22页 |
| 2.3 SPARQL查询技术 | 第22-23页 |
| 2.4 Jena推理机介绍 | 第23-24页 |
| 2.5 NLPIR分词器 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于SVM的地理试题自动分类 | 第25-35页 |
| 3.1 试题分类思路 | 第25-26页 |
| 3.2 试题分类特征选取 | 第26-27页 |
| 3.3 试题分类实验应用 | 第27-34页 |
| 3.3.1 试题分类实验数据 | 第30页 |
| 3.3.2 试题分类实验设置 | 第30-31页 |
| 3.3.3 试题分类实验结果 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于本体的地理课程解题规则获取 | 第35-44页 |
| 4.1 解题规则描述 | 第35-36页 |
| 4.2 解题规则获取 | 第36-37页 |
| 4.3 解题规则实验应用 | 第37-43页 |
| 4.3.1 解题规则实验数据 | 第40页 |
| 4.3.2 解题规则实验设置 | 第40页 |
| 4.3.3 解题规则实验结果 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 全文总结 | 第44页 |
| 5.2 未来展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
