基于句子相似性度量的中文自动响应问答系统的研究与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 MOOC平台答疑现状 | 第11页 |
| 1.3 问答系统的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 英文问答系统现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 中文问答系统现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文完成的工作 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究内容及组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 中文问答系统相关技术研究 | 第16-30页 |
| 2.1 问答系统的分类 | 第16-20页 |
| 2.1.1 基于结构化数据的问答系统 | 第17页 |
| 2.1.2 基于自由文本的问答系统 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基于问题答案对的问答系统 | 第19-20页 |
| 2.2 中文问答系统中的关键技术 | 第20-28页 |
| 2.2.1 自然语言处理技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 关键词的抽取和扩展 | 第21-23页 |
| 2.2.3 词语相似度计算 | 第23-24页 |
| 2.2.4 句子相似度计算 | 第24-26页 |
| 2.2.5 问题分类 | 第26-27页 |
| 2.2.6 答案抽取 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 句子相似性度量 | 第30-40页 |
| 3.1 基于语义词典的句子相似性度量 | 第30-31页 |
| 3.2 基于关系向量的句子相似性度量 | 第31-32页 |
| 3.2.1 构造关系向量 | 第31页 |
| 3.2.2 基于关系向量的句子相似性度量 | 第31-32页 |
| 3.3 基于编辑距离的句子相似性度量 | 第32-33页 |
| 3.3.1 Levenshtein算法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于编辑距离的句子相似性度量 | 第33页 |
| 3.4 基于语义依存分析的句子相似性度量 | 第33-36页 |
| 3.4.1 语义依存分析 | 第33-35页 |
| 3.4.2 语义依存分析的句子相似性度量 | 第35-36页 |
| 3.5 基于其他特征的句子相似性度量 | 第36-37页 |
| 3.5.1 基于相同词的句子相似性度量 | 第36-37页 |
| 3.5.2 基于句子长度的句子相似性度量 | 第37页 |
| 3.6 基于多特征的句子相似性度量 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第40-48页 |
| 4.1 实验设计与实施 | 第40-42页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 4.1.2 实验过程 | 第41页 |
| 4.1.3 评价指标 | 第41页 |
| 4.1.4 实验素材 | 第41-42页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 4.2.1 不同的相似性计算方法对比 | 第42-44页 |
| 4.2.2 系统响应正确率 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 中文问答系统的设计与实现 | 第48-60页 |
| 5.1 需求分析 | 第48-50页 |
| 5.1.1 选课学生 | 第48-49页 |
| 5.1.2 任课教师 | 第49页 |
| 5.1.3 系统管理员 | 第49-50页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第50-54页 |
| 5.2.1 系统功能结构 | 第50-51页 |
| 5.2.2 自动应答系统处理流程 | 第51-52页 |
| 5.2.3 自动应答系统问题预处理 | 第52-53页 |
| 5.2.4 数据库设计 | 第53-54页 |
| 5.3 系统实现和展示 | 第54-59页 |
| 5.3.1 学生提问 | 第54-55页 |
| 5.3.2 用户注册登录 | 第55页 |
| 5.3.3 教师用户界面 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 进一步展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68页 |
