資料介紹
隨著 CAI 和遠(yuǎn)程教育的出現(xiàn),對(duì)教育過程中的答疑這一重要環(huán)節(jié)提出了新的要求。傳統(tǒng)的答疑方式顯然已經(jīng)無法應(yīng)對(duì)目前的新型教育模式,它不僅受到時(shí)間和空間的限制,而且也和答疑教師的知識(shí)結(jié)構(gòu)緊密相關(guān), 所以如何根據(jù)實(shí)際情況尋求適合當(dāng)今教學(xué)新模式的有效的答疑方式已經(jīng)非常必要。目前國(guó)內(nèi)外在這方面做的工作主要集中在如何提高系統(tǒng)的智能方面, 代表性的算法有:關(guān)鍵詞匹配算法、加權(quán)關(guān)鍵詞算法等。這些算法具有一定的智能, 但就返回答案的準(zhǔn)確率以及系統(tǒng)的個(gè)性化服務(wù)等方面還存在很多問題。作者針對(duì)這些情況,做了以下兩方面的工作: 1 應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)于網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)中, 在分析關(guān)鍵詞對(duì)于句子的隸屬度、用戶問題與標(biāo)準(zhǔn)問題的貼近度基礎(chǔ)上,提出了基于閾值的擇近原則算法,提高了返回答案的準(zhǔn)確率,并且為用戶提供了個(gè)性化的服務(wù)。 2 在答疑系統(tǒng)中,應(yīng)用了雙向匹配算法,能很好地滿足分詞的需要,提高系統(tǒng)的智能性和準(zhǔn)確性。
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