| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10页 |
| 1.绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 CBR理论研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2.系统关键技术和相关理论研究 | 第17-28页 |
| 2.1 问答系统综述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 基于结构化数据的问答系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于自由文本的问答系统 | 第18页 |
| 2.1.3 基于问题答案对的问答系统 | 第18页 |
| 2.2 中文分词算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 基于词典匹配的分词方法 | 第19页 |
| 2.2.2 基于统计的分词方法 | 第19页 |
| 2.2.3 基于规则的分词方法 | 第19页 |
| 2.3 关键词提取 | 第19-20页 |
| 2.4 句子相似度算法 | 第20-21页 |
| 2.4.1 TF-IDF算法 | 第20页 |
| 2.4.2 基于词形词序结合的方法 | 第20页 |
| 2.4.3 基于句义的相似度算法 | 第20-21页 |
| 2.4.4 基于关键词的相似度算法 | 第21页 |
| 2.4.5 基于句法的搭配词对相似度算法 | 第21页 |
| 2.5 CBR相关理论与技术 | 第21-28页 |
| 2.5.1 基于案例推理的工作过程 | 第22-24页 |
| 2.5.2 案例的知识表示 | 第24-25页 |
| 2.5.3 案例检索方法 | 第25-26页 |
| 2.5.4 案例的调整和修改 | 第26页 |
| 2.5.5 案例学习 | 第26-28页 |
| 3.基于CBR理论智能问答系统的设计 | 第28-32页 |
| 3.1 基于CBR理论的智能问答系统的工作原理 | 第28页 |
| 3.2 基于CBR理论的智能问答系统的体系结构 | 第28-29页 |
| 3.3 基于CBR理论的智能问答系统的功能设计 | 第29-32页 |
| 3.3.1 问题分析模块 | 第29-30页 |
| 3.3.2 案例检索模块 | 第30-31页 |
| 3.3.3 答案抽取模块 | 第31-32页 |
| 4.面向教育领域智能问答系统的开发 | 第32-49页 |
| 4.1 系统开发相关技术 | 第32-38页 |
| 4.1.1 微信公众平台开发技术 | 第32-33页 |
| 4.1.2 Jsp+Servlet+Java Bean技术 | 第33-34页 |
| 4.1.3 SSH框架技术 | 第34-35页 |
| 4.1.4 MVC模式 | 第35-37页 |
| 4.1.5 Eclipse开发工具简介 | 第37页 |
| 4.1.6 应用服务器软件 | 第37页 |
| 4.1.7 数据库相关技术 | 第37-38页 |
| 4.2 系统功能模块开发 | 第38-46页 |
| 4.2.1 问题分析模块 | 第38-41页 |
| 4.2.2 案例检索模块 | 第41-45页 |
| 4.2.3 答案抽取模块 | 第45-46页 |
| 4.3 数据库设计模块 | 第46-49页 |
| 4.3.1 关键词表 | 第47页 |
| 4.3.2 停用词表 | 第47页 |
| 4.3.3 专业词汇表 | 第47页 |
| 4.3.4 常用问题表 | 第47-48页 |
| 4.3.5 同义词表 | 第48-49页 |
| 5.总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 6.参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |