【摘 要】
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近年来,随着人工智能技术的的飞速发展,国内外研究机构开始研究如何让计算机来自动解题。现有自动解题系统主要通过手工或半自动的方式,从试题文本及相关资源中获取解题知识,其难点在于隐含解题知识的获取。本课题基于三支概念分析理论,通过决策形式背景构造、三支概念格构建以及决策规则提取,从试题文本中自动获取隐含解题知识,进而提升现有自动解题系统的解题效果。本文主要工作如下:(1)试题文本的语义分析针对地理试题
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近年来,随着人工智能技术的的飞速发展,国内外研究机构开始研究如何让计算机来自动解题。现有自动解题系统主要通过手工或半自动的方式,从试题文本及相关资源中获取解题知识,其难点在于隐含解题知识的获取。本课题基于三支概念分析理论,通过决策形式背景构造、三支概念格构建以及决策规则提取,从试题文本中自动获取隐含解题知识,进而提升现有自动解题系统的解题效果。本文主要工作如下:(1)试题文本的语义分析针对地理试题文本中关键特征信息的自动获取问题,提出基于领域词典的试题文本实体关联类及其属性的获取方法,进而为后续实现试题文本的决策形式背景构造、三支概念格构建以及决策规则提取提供语义支持。(2)试题文本的三支概念格规则提取针对地理试题文本中隐含解题知识的自动获取问题,在对试题文本进行语义分析的基础上,提出基于对象导出和属性导出合并三支概念格规则提取方法,并通过计算置信度和支持度,对所获取的规则进行优化。(3)自动解题原型系统设计与实现为了将所获取的试题文本隐含解题知识用于实际的自动解题任务,通过将三支概念格规则加入本体知识库,设计与实现一个融合三支概念格规则与传统本体知识的自动解题原型系统。
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