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基于知识树的智能答疑系统的
设计与实现
彭俊,郑采星
(湖南大学物理与微电子科学学院,长沙,410086)
摘要:本文分析了旧的智能答疑系统的设计策略,并针对旧系统的几个关键不足之处,运用知识树关联规则和数
据挖掘以及 LateX 语法等技术,提出并实现了新的智能答疑系统,并给出了完整的调查数据,证明了系统的智能性
以及可用性的显著提高。
关键词:智能答疑;LateX语法;知识树;专家系统;MathType
Design and realization of intelligent Q/A system's which based on
knowledge tree's
Peng Jun,Zheng Cai-xing
(College of Applied Physics,ChangSha,410082,China)
Abstract: This article has analyzed the old intelligent Q/A system's design aims at several essential
deficiencies of the original knowledge tree technologies and so on connection rule and data mining as well as
LateX and realized the new intelligent Q/A has given plete investigated
the intelligence of the system and the remarkable enhancement of usability .
随着互联网的快速发展以及现代社会信息化速度的加快,知识的传播以及产生均以几何级速度
增长,虽然传统的课堂授课以及答疑还是占据主导地位,但已经不能满足人们的终身教育的需求以
及在校学生巩固知识和答疑解惑的要求。在这样的要求背景下,网络远程教育以及各种各样的网络
教学以及答疑系统孕育而生。作为辅助学生主动学习,检验学生学习情况的一个重要的工具及手段,
智能答疑系统试图虚拟一个实际的老师面对面解决问题的网络环境,让学生能身临其境进行学习,
具有一定的建构主义思想,是传统课堂教育的有益补充。
目前国内外对于人工智能以及智能化技术在教学领域中的应用已有相当的研究与实践,也有了
很多优秀的智能答疑系统,其中代表的有美国麻省理工大学(MIT)开发的 Start,美国 AskJeeves 公
司开发的智能检索系统 AskJeeves for Kids,以及香港中文大学参考 AskJeeves 开发的中文提问式
搜索引擎 Weniwen,但绝大多数还存在很多问题,具体表现在:
(1)系统的性能不高,特别是答疑分词的速度慢。由于采用较大的关键词分词词库,每次提问
都可能要对问题进行大量的匹配。在同时用户提问太多的情况下,系统的数据库查询响应时间过长,
在长时间等待的情况下,用户很可能失去耐心而导致系统失去原有的效果。
(2) 系统的智能化程度不高,国内具备智能答疑能力的系统大多采用根据用户输入进行文本全
文搜索关键字,从而获取答案返回给用户的。这样的方式因为缺乏对自然语言的理解以及关键字的
不全面而使得返回的答案往往与用户需要的答案有一定的出入,且由于不加以智能筛选而返回用户
太多相关信息,也影响了系统的有效性。
(3) 系统不具备自我完善功能,任何智能答疑系统在设计之初是经过教研专家的教研设计的,
但无论多细致的设计都不可能完美无缺,更不可能与时俱进的适应不断发展的教学的需要,以往的
答疑系统在运行过程中专家定期会对系统做出信度和效度的评估,并逐步完善知识库的内容。但这
项工作极为复杂,工作量巨大且容易出错,系统不具备自我升级的能力。
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(4)最容易被忽视的一点是:绝大多数答疑系统片面关注用户提问后如何检索答案以及智能回
答等解答环节的问题,而忽视了用户对系统提问是整个系统运作的第一步。绝大多数答疑系统对用
户提问都采取的是纯文字方式的提问,少数可以在提问中插入图片以及多媒体等文件。但这样不能
满足用户的提问要求,特别对于理工科学生的提问以及在校初高中学生的提问,经常需要用到公式
才能说明问题。而绝大多数答疑系统并没有提供网页上的公式输入,这样用户经常要不无法准确的
表