基于最大熵模型的智能提问系统研究论文

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时间:2019-02-03

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1、天津大学硕士学位论文基于最大熵模型的智能提问系统研究姓名:杨振磊申请学位级别:硕士专业:模式识别与智能系统指导教师:何丕廉20080501中文摘要本课题是全国教育科学规划教育考试科学研究专设课题“适应自考生自主学习的智能化网络学习环境建设研究”的一个组成部分。随着互连网的发展,涌现了大量基于网络的智能教学系统,对贯彻因材施教,的教育原则,培养学生的科学精神和创新精神起到了巨大的作用。然而目前的教学体系的智能化程度普遍不高,智能提问子系统更是一个盲点。所谓智能提问是指由计算机根据学习者学习的具体内容自适应的提出自然语言问题,由学生来回答。该课题的研究主要是为了让机器模拟人类教师的提

2、问功能,通过提问使得学习者从中获得更加优质的教育和服务。对于智能提问来说,最为关键的是用来提问的问句如何自动生成。问句自动生成是指问句的产生是机器从学习者的学习语料中提取而来的而不是从预先设置好的静态问句库中选择出来的,也就是说问句库是动态的,是在学习过程中自组织生成的。本文通过总结汉语疑问句的分类及分布情况,建立了一个形式化的汉语疑问句模板,并设计了一个针对本研究的最大熵模型的特征模板来获取特征。通过训练建立最大熵模型,将最大熵模型的标注结果与事先建立好的汉语疑问句模板进行匹配分析,最后通过问句生成模块自动生成问句,完成提问功能。通过真实语料的封闭与开放测试,取得75%以上的识

3、别率。实验表明:基于最大熵模型的智能提问方法是行之有效的。关键词:智能提问问句自动生成汉语疑问句模板最大熵模型ABSTRACTThetopiciSacomponentoftheNationalEducationScientificPlanningEducationExaminationScientificResearchspecialtopic”intelligentnetworklearningenvironmentconstructionresearchofadaptingself-examinecandidateself-study”.Alongwiththeinterco

4、nnectionnetwork’Sdevelopment,hasemergedmassivelybasedonthenetworkintelligenceteachingsystem,itplaysthehllgeroletoimplementstheeducationprinciplewhichteachesstudentsinaccordancewiththeiraptitudeandraisestudent’Sspiritofscienceandtheinnovativespirit.Howeverthepresentintelligenceteachingsystem’S

5、intellectualizeddegreeisnotgenerallyhi曲,theIntelligentInquirySubsystemisascotoma.TheSO-calledIntelligentInquiryisreferstobythecomputertheactualcontentwhichstudiesaccordingtOthelearnerauto-adaptedproposedthatthenaturallanguagequestion.backandfordlanswersbythestudent.Thistopic’sresearchismainly

6、toletthemachinesimulatethehumanteacheesinqujD,function,throughtheinquirytoobtainahi曲erqualityeducationandtheserviceforleaner.RegardingtheIntelligentInquiry,whatismostessentialishowtheinterrogativesentencetoproduceautomatically.AutomaticallyProduceInterrogativeSentenceisreferstotheinterrogativ

7、esentenceproductionisthemachinewithdrawsfromlearner’Sstudylanguagematerialsnotfromastaticinterrogativesentencedatabasewhichhasbeenestablishedinadvance.Thatistheinterrogativesentencedatabaseisdynamic,isproducesinthelearningprocess.Thisarticlew

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