在线答疑系统是网络教学模式的重要内容,也是弥补网络教学模式师生交互不足的重要手段。从国内外研究现状和发展趋势来看,当前在线答疑系统所采用的数据库查询和人工答疑的方式已经越来越难以满足网络教学快速发展的趋势。为此,本文将基于高职院校英语在线答疑的需求,进行系统的建设研究,并重点对系统的智能答疑功能的实现进行研究。本文主要采用系统需求分析、系统设计、系统实现的思路来进行高职院校英语在线答疑系统的研究。在需求阶段,使用UML技术的用例图方法进行系统具体用户用例功能需求分析,并进行系统中的数据流分析,为高职院校英语在线答疑系统设计打好基础;在系统设计阶段,进行系统模型、系统框架、系统功能结构和系统数据库的设计,并重点对疑问信息特征的提取算法进行研究;在系统实现阶段,使用轻量级J2EE技术,进行系统业务功能的开发实现。在研究过程中,重点针对系统的智能答疑功能进行研究,首先,使用最大似然估计和边界熵的半监督学习方法进行学习者提问信息的文本分词;然后,采用奇异值分解(Single Value Decomposition,SVD)方法来提取学习者答疑信息中的特征(关键词);最后,使用Pearson相似性计算方法进行计算疑问信息文本特征和答疑信息特征的相似性,并据此产生答疑信息推荐,实现学习者疑问的智能答疑。本文所研究的高职院校英语在线答疑系统不仅实现了基于网络学习者的在线答疑功能,并重点对基于疑问信息特征的自动答疑推荐算法进行研究,以降低在线答疑成本,提高在线答疑效率,对在线答疑系统的研究,以及网络教学的发展都有一定的借鉴。