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基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-11-11 21:07
  自動問答系統(tǒng)結(jié)合了人工智能技術(shù)和自然語言處理技術(shù),在正確理解用戶語義的基礎(chǔ)上,把答案精簡的返回給用戶,對自然語言正確的理解將成為炙手可熱的研究方向之一。自動問答系統(tǒng)按照研究方向分為限定域和非限定域,而“軟件測試”答疑系統(tǒng)作為自動問答系統(tǒng)限定域方向,在該方面的研究還存在很多空白,因此本論文針對軟件測試課后的答疑進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了答疑系統(tǒng)。其主要研究內(nèi)容如下:(1)構(gòu)建軟件測試課后答疑知識庫。本論文收集數(shù)據(jù)的方式有兩種,一種是使用免費(fèi)且公開的爬蟲軟件爬取百度百科和論壇中的數(shù)據(jù);另外一種是通過人工的方法收集,軟件測試書籍和高校考試試卷中的數(shù)據(jù),然后對收集的全部數(shù)據(jù),使用Pandas進(jìn)行清洗處理。(2)自然語言處理。在分詞上,使用Jieba分詞庫,并結(jié)合自定義軟件測試專業(yè)領(lǐng)域詞典,以提高中文分詞準(zhǔn)確度;在去停用詞上,使用哈工大去停用詞表去掉對句子無意義的詞;在關(guān)鍵詞提取上,選擇改進(jìn)的TextRank算法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取;在同義詞處理上,使用哈工大同義詞詞林?jǐn)U展。(3)語義相似度計(jì)算。在本軟件測試答疑系統(tǒng)中,核心思想就是可以使用自然語言查詢問題。本答疑系統(tǒng)先對自然語言處理,如對句子進(jìn)行分詞、去停...

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究



語言處理的工具,包含兩種主要訓(xùn)練??模型,分別是連續(xù)詞袋模型(Continuous?Bag-Of-Words?Model,縮寫為CBOW)和跳字??模型(Continuous?Skip-gram?Model,縮寫為Skip-gram),它們屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型,??都由輸入層,隱....


基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究



?基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究???2.?5.?2人工智能常用算法??人工智能算法指的是:“在計(jì)算機(jī)科學(xué)中用于描述一種有限、確定性和有效的問題??解決方法,適合作為計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)”?[49]。??(1)多層感知器??多層感知器[5Q]?(?Multiple-Layer?Pe....


基于人工智能的課程答疑系統(tǒng)的研究



?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???險(xiǎn)。在CNN有很多種模型,例如LeNet模型、AlexNet模型、ZFNet模型、VGGNet模??型,圖2.8中是一個(gè)典型的CNN模型,在輸入層和輸出層之間有多個(gè)卷積層和池化層??交替出現(xiàn)。??r?.??……[??輸入層??輸出層??圖2....


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本文編號:4011926

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