句子相似度計(jì)算方法在教學(xué)改革中的研究應(yīng)用

【摘 要】在教學(xué)改革中，為了提高課程教學(xué)的質(zhì)量，諸多學(xué)校研究、開發(fā)了相關(guān)課程的智能答疑系統(tǒng)。學(xué)生通過該系統(tǒng)，可以查找學(xué)習(xí)該課程過程中遇到的相關(guān)問題，增加對(duì)該課程知識(shí)的理解。傳統(tǒng)的智能答疑系統(tǒng)存在答案不精確、答案信息不全等問題，其原因主要是機(jī)器在識(shí)別學(xué)生提問的問句過程中，對(duì)問句理解不夠，不能真正明白學(xué)生問句的含義，從而導(dǎo)致搜索、查詢的答案存在較大的誤差。本文提出一種精確的句子相似度計(jì)算方法，從關(guān)鍵字特征和句子的詞義距離相似度兩個(gè)方面進(jìn)行考慮，將兩變量視為句子的二維向量，通過獲取句子的二維向量值，從這兩個(gè)方面進(jìn)行比較、分析，得到句子的相似度。通過這種改進(jìn)方法可以獲取更多的信息，更加準(zhǔn)確地描述句子的內(nèi)容，從而更加精確地查找問句的答案。

【關(guān)鍵詞】句子相似度 智能答疑系統(tǒng) 關(guān)鍵字

在《移動(dòng)編程基礎(chǔ)》課程教學(xué)過程中，存在教師、學(xué)生之間面對(duì)面的信息交流時(shí)間不夠，效率低下等問題，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，積壓的問題不斷增加，導(dǎo)致該課程教學(xué)質(zhì)量一直沒有明顯地提升。傳統(tǒng)的改進(jìn)方式是通過引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索，在網(wǎng)絡(luò)上查找相應(yīng)的問題答案。這種方式存在答案豐富多彩、不能準(zhǔn)確定位、回答問題的用戶雜亂無章、對(duì)問句的理解不夠、答案不專業(yè)等問題，從而誤導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。也有部分高校自行開發(fā)相應(yīng)的智能答疑系統(tǒng)，早期的答疑系統(tǒng)基本上是通過簡單的形式實(shí)現(xiàn)答疑過程，這些系統(tǒng)在人工智能方面存在一定距離，且不具備專家系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用。傳統(tǒng)的答疑平臺(tái)在進(jìn)行問題關(guān)鍵詞檢索時(shí)，存在答案精確度不夠、答案不全、查詢速度較慢等問題，沒有很好地引導(dǎo)學(xué)生正確理解課程中的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，從而影響該課程的教學(xué)改革和教學(xué)質(zhì)量。

針對(duì)上述種種問題，開發(fā)出一個(gè)能精準(zhǔn)定位、正確理解學(xué)生提問的語句的含義，查找正確、全面的問題答案的全新的智能答疑系統(tǒng)已迫在眉睫。本文提出一種精確的句子相似度計(jì)算方法，從關(guān)鍵字處理和句子相似度兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)。對(duì)關(guān)鍵字、詞義距離進(jìn)行相似度計(jì)算，對(duì)問句進(jìn)行分解預(yù)處理，能夠有效提高答案的準(zhǔn)確度和查詢速度，結(jié)果準(zhǔn)確度提高了39%，信息響應(yīng)時(shí)間大大縮短，取得了不錯(cuò)的效果。

一、基于關(guān)鍵字的計(jì)算方法

將《移動(dòng)編程基礎(chǔ)》課程中所有出現(xiàn)的詞語分為停用詞庫與通用詞庫，使用比較頻繁的詞語存放在通用詞庫中，而一般很少使用或停止使用的詞語存放在停用詞庫中，這樣方便關(guān)鍵字的計(jì)算處理。

基于關(guān)鍵字特征的句子相似度計(jì)算是通過比較兩個(gè)句子中的所有有效詞，構(gòu)成問句的向量空間，然后計(jì)算兩個(gè)句子的向量，求出兩個(gè)向量夾角的余弦值，將此余弦值作為句子相似度。對(duì)于任意給出的兩個(gè)句子S1和S2，統(tǒng)計(jì)兩句子的有效詞，求出構(gòu)成該句子的向量空間為V=（x1，X2…X2），其中Xn為有效詞。句子S1的向量V1=（W1，W2…Wn），其中Wn為有效詞Xn在句子S1中出現(xiàn)的次數(shù)。句子S2的向量V2={∮1，∮2…∮n}，其中∮n為有效詞Xi在句子S2中出現(xiàn)的次數(shù)。則兩個(gè)句子的相似度為：

這樣的方法非常方便地將詞表面的信息融合到計(jì)算公式中，特別是針對(duì)相關(guān)性小的語句，效果非常好。

二、基于詞義距離的句子相似度計(jì)算

計(jì)算句和句之間的相似度的關(guān)鍵是要獲取句中詞義所表達(dá)的內(nèi)容，具體方法如下：

設(shè)兩個(gè)句子M 和N，M包含的詞為M1.M2……Mm，N包含的詞為N1.N2……Nn，則詞Mi（1≤i≤m）和Ni（1≤i≤n）之間的相似度可用Similar（Mi，Nj）表示。這樣就得到兩個(gè)句子中任意兩個(gè)詞的相似度，M 和N句子之間的語義相似度如下公式：

式中ai與bi的含義如下：ai=max（Similar（Mi，N1），…，Similr（Mi，Nn），bi=max（Similar（Mi，N1），…，Similar（Mi，Nn）。

相似度計(jì)算的一個(gè)難點(diǎn)是要獲取句子中詞語更加深層的內(nèi)容信息，在表面不同的情況下通過一些手段將句子深層的、意義相同的詞語挖掘出來，便于相似度的計(jì)算。一旦出現(xiàn)詞典范圍缺失該項(xiàng)內(nèi)容的情況或者詞義代碼的丟失，將會(huì)給相似度計(jì)算帶來誤差。

句子相似度是智能答疑系統(tǒng)中的主要橋梁，是連接用戶表達(dá)意思與系統(tǒng)理解含義的通道。采用合理的句子相似度計(jì)算方法，可有效地增加系統(tǒng)搜尋答案的精確度，為學(xué)生提供精確、全面的答案保駕護(hù)航。本句子相似度計(jì)算方法在智能答疑系統(tǒng)中的應(yīng)用取得了很好的效果，查詢的答案完全能滿足學(xué)生的需要，該系統(tǒng)受到學(xué)生的一致好評(píng)。

【參考文獻(xiàn)】

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