上海大学：基于自然语言处理的Web自动答疑系统研究

随着互联网的飞速发展，远程教育已成为教育领域的重要组成部分，极大地推动了个性化学习的实现。传统的面对面教学方式无法满足远程学习的需求，尤其是在答疑解惑环节，教师与学生的实时交流变得困难。因此，设计和构建一个高效、智能的自动答疑系统，尤其是基于Web的自动答疑系统，成为了远程教育的关键挑战。 这篇上海大学硕士学位论文深入探讨了这一课题。论文作者针对当前基于关键字查询的答疑系统存在的交互性差和查询精度低等问题，提出了一种受限领域的自动答疑系统模型。该模型由三个主要模块构成：问题分析模块、常用问题模块和答案检索模块。 问题分析模块是系统的核心，它运用自然语言处理技术，包括分词、问题分类和关键词提取，以理解学生提出问题的意图。这一步骤对于准确识别和定位学生的疑问至关重要。 常用问题模块的引入是为了提升系统的检索效率，它存储了学生常问的问题及其答案，通过预先归类和整理，可以快速找到相关答案，减少搜索的时间和复杂性。 答案检索模块则是系统的执行环节，它根据问题分析模块提取的关键词，从答案库中寻找最相关的信息。论文改进了关键词权重的计算方法，不仅考虑了词频统计，还结合了向量空间模型TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和语义相似度计算，从而提高了答案匹配的精确度。 此外，论文还特别关注自然语言的理解能力，强调了如何让系统能够理解复杂的自然语言表述，这使得自动答疑系统在处理非标准化问题时更具灵活性和实用性。这种基于Web的自动答疑系统不仅适用于远程教育，其理念和技术也可应用于其他领域，如在线客服、智能助手等，具有广泛的参考价值。 这篇论文通过深入研究自然语言处理技术和答疑系统的设计策略，为构建高效、智能化的在线答疑平台提供了有价值的理论基础和实践指导，推动了远程教育的技术进步。