【摘 要】
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随着科技的突飞猛进,将人工智能融入教育全场景的应用日渐增多,“人工智能+教育”的产品应用有着很大的提升空间。校园信息问答系统是“人工智能+教育”的应用产品之一,用来服务于师生在海量信息中快速捕捉到自己所需要的答案,满足日常信息咨询需求。同时IPV6技术是大势所趋,本文实现了一个基于IPV6的校园信息问答系统,符合时代的发展方向,本课题具有广泛的研究价值和应用前景。本文将研究开发基于IPV6的校园信
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随着科技的突飞猛进,将人工智能融入教育全场景的应用日渐增多,“人工智能+教育”的产品应用有着很大的提升空间。校园信息问答系统是“人工智能+教育”的应用产品之一,用来服务于师生在海量信息中快速捕捉到自己所需要的答案,满足日常信息咨询需求。同时IPV6技术是大势所趋,本文实现了一个基于IPV6的校园信息问答系统,符合时代的发展方向,本课题具有广泛的研究价值和应用前景。本文将研究开发基于IPV6的校园信息问答系统,对其运用到的关键技术做了深入研究,主要工作如下:(1)针对校园信息自动构建知识库。获得校园问答对的基础是要有相关领域的数据信息,本文使用python语言结合爬虫技术爬取了校园数据信息,得到校园信息的源知识。然后使用“BERT+Uni LM”的方式构建Seq2Seq模型,实现端到端的从源知识中构建问答对,最终得到校园领域常见问题的问答知识库。通过实验证明,本文自动构建校园知识库的方法在实际应用中准确率较高,是高效可行的。(2)文本相似度匹配方法。提出一种基于孪生网络和字词向量结合的文本相似度匹配方法,采用字词向量结合的BERT+Wo BERT模型解决了传统模型难以关注到中文文本语义语法信息的问题,通过孪生网络和PCA算法探索多种融合方式以及降维降噪对相似度匹配结果的影响,然后通过Softmax进行二分类,最终在数据集上取得了较好的相似度匹配结果。(3)设计并实现一个基于IPV6的校园信息问答系统。基于本文研究成果,利用现有的开发工具和框架将其运用到问答系统中并实现可视化。使用Django框架开启服务实现在IPV6下的访问,开发了系统的前端界面、用户登录提问、后端匹配模型的调用以及数据库的增删改查等功能。测试与分析结果表明,基于自建的校园问答知识库,本文开发的校园问答系统运行稳定,在回答率和回答准确率上都得到了满意的效果。
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