基于案例推理技术的自学习答疑引擎

• 作者: 杨帆 申瑞民 韩鹏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 基于案例 推理技术 答疑引擎 权重维护
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 27-28,107
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.012

摘要

将基于案例的推理技术引入传统的自动答疑系统,并结合用户交互机制,提出了一种基于案例推理的自学习答疑引擎.该引擎通过对问题的关键字描述来触发案例,并根据它们与问题的关联程度进行排序;同时,利用用户端的反馈及时有效地对关键字的权重进行维护,提高了答疑系统的效率准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帆	上海交通大学计算机科学与工程系	104	906	20.0	25.0
2	申瑞民	上海交通大学计算机科学与工程系	89	1688	22.0	37.0
3	韩鹏	上海交通大学计算机科学与工程系	10	221	8.0	10.0