| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·章节安排 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 人工智能辅助教育与系统流程 | 第15-20页 |
| ·人工智能与教育技术 | 第15-17页 |
| ·教育技术与人工智能的关系 | 第15-16页 |
| ·人工智能在教育技术上的应用 | 第16-17页 |
| ·自然语言处理技术 | 第17页 |
| ·系统的整体流程 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 汉语处理的理论基础与主观题自动阅卷算法设计 | 第20-35页 |
| ·分句算法设计 | 第20页 |
| ·分词 | 第20-24页 |
| ·分词理论基础 | 第20-22页 |
| ·词性标注理论基础 | 第22-23页 |
| ·分词算法改进 | 第23-24页 |
| ·句法分析 | 第24页 |
| ·关键词提取算法设计 | 第24-25页 |
| ·词语相似度计算 | 第25-31页 |
| ·《知网》理论基础 | 第25-27页 |
| ·基于《知网》的词语相似度计算 | 第27-29页 |
| ·词语相似度计算的算法改进 | 第29-31页 |
| ·句子相似度计算 | 第31-34页 |
| ·句子相似度计算理论基础 | 第31-32页 |
| ·句子相似度计算方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 主观题自动阅卷相关算法实现 | 第35-49页 |
| ·分句算法流程 | 第35页 |
| ·正向最大匹配算法流程 | 第35-37页 |
| ·关键词提取算法流程 | 第37-38页 |
| ·词语级相似度计算算法流程 | 第38-45页 |
| ·句子相似度计算算法流程 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 主观题自动阅卷系统的设计与实现 | 第49-60页 |
| ·系统介绍 | 第49页 |
| ·系统数据库 | 第49-51页 |
| ·系统架构图 | 第51-53页 |
| ·系统实例展示 | 第53-59页 |
| ·评分流程步骤展示 | 第53-56页 |
| ·系统功能展示 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |