| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究的内容 | 第11-12页 |
| 1.4 答疑系统的处理流程 | 第12-13页 |
| 1.4.1 问句理解 | 第12-13页 |
| 1.4.2 信息检索 | 第13页 |
| 1.4.3 答案生成和返回 | 第13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 系统相关理论和技术介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 系统的理论基础 | 第14-17页 |
| 2.1.1 教学设计过程 | 第14-16页 |
| 2.1.2 系统教学理论 | 第16-17页 |
| 2.1.3 系统教学设计思想 | 第17页 |
| 2.2 中文分词技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 常见的分词算法 | 第18页 |
| 2.2.2 ICTCALS2013介绍 | 第18-19页 |
| 2.3 HADOOP技术研究 | 第19-21页 |
| 2.3.1 HDFS分布式存储系统 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Map/Reduce算法模型 | 第20-21页 |
| 2.4 本章总结 | 第21-22页 |
| 第3章 中文问句分类 | 第22-33页 |
| 3.1 问句分类的概念 | 第22-23页 |
| 3.2 问句分类体系 | 第23-24页 |
| 3.3 常见的问句分类方法 | 第24-25页 |
| 3.4 基于支持向量机的中文问题分类 | 第25-32页 |
| 3.4.1 汉语依存分析 | 第26-27页 |
| 3.4.2 特征提取的方法设计 | 第27-29页 |
| 3.4.3 支持向量机算法 | 第29-31页 |
| 3.4.4 实验结果分析 | 第31-32页 |
| 3.5 本章总结 | 第32-33页 |
| 第4章 句子相似度计算 | 第33-44页 |
| 4.1 句子相似度简述 | 第33-34页 |
| 4.2 词语相似度计算 | 第34-38页 |
| 4.2.1 词语相似度概念 | 第34页 |
| 4.2.2 常见词语相似度计算方法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于语义词典的词语相似度计算 | 第35-38页 |
| 4.3 句子相似度计算 | 第38-43页 |
| 4.3.1 句子相似度概念 | 第38页 |
| 4.3.2 常见句子相似度计算方法 | 第38-39页 |
| 4.3.3 基于词型的相似度计算方法 | 第39页 |
| 4.3.4 基于编辑距离的相似度计算方法 | 第39-40页 |
| 4.3.5 改进的句子相似度计算方法 | 第40-41页 |
| 4.3.6 基于Map/Reduce的句子相似度计算 | 第41-42页 |
| 4.3.7 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章总结 | 第43-44页 |
| 第5章 系统的框架设计与功能实现 | 第44-59页 |
| 5.1 开发环境与工具 | 第44页 |
| 5.2 系统概要设计 | 第44-46页 |
| 5.2.1 系统的物理架构 | 第44-45页 |
| 5.2.2 系统的总体结构 | 第45-46页 |
| 5.3 系统各模块功能设计 | 第46-54页 |
| 5.3.1 问题库模块的设计 | 第46-47页 |
| 5.3.2 问题分类功能模块的设计 | 第47-49页 |
| 5.3.3 答疑功能模块的设计 | 第49-51页 |
| 5.3.4 推荐知识功能模块的设计 | 第51页 |
| 5.3.5 投票功能模块的设计 | 第51-52页 |
| 5.3.6 邮件答疑功能模的设计 | 第52-54页 |
| 5.4 系统运行效果 | 第54-58页 |
| 5.5 本章总结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |