基于ALICE的研究生招生咨询智能聊天机器人研究与实现

摘要

研究生招生咨询是高校研究生招生工作的十分关键的环节，它不仅是高校服务广大考生的平台，更是高校展示自身办学实力、吸引优秀生源的一个重要途径。
　　 目前国内高校的研究生招生咨询工作主要是以如下两种方式开展:一是利用电话、短信、邮件等手段的人工服务方式，二是依赖互联网、开发的基于关键词搜索的问答系统。前者的缺点在于耗费的人力、物力、财力巨大，并且连年增长的招生数量带来的服务量的不断增长同有限的工作人员形成难以调和的矛盾;而后者的弊病在于基于关键词的搜索罗列出的往往是一系列相关内容，需要用户进一步自行筛选。
　　 本文以试图解决上述问题作为研究切入点，结合某高校研究生招生咨询的具体需求，提出了开发智能聊天机器人的解决方案。首先，在对智能聊天机器人的相关理论及技术研究的基础上，确定了以开源的ALICE作为蓝本，对ALICE的源码的进行了二次开发;其次，针对ALICE不支持中文的缺陷，提出了在ALICE中嵌入中文分词模块的思路，并通过比较不同的中文分词算法，选择了基于词典的中文分词算法，以及对其进行了一系列的改进;最后，为了实现用户与机器人的交互以及方便管理人员对专业领域知识库进行管理，使用JAVAEE技术开发了一套基于B/S的智能客服系统。
　　 经过完善的测试，系统已于2012年10月顺利上线，通过运行数据表明，该系统在理解用户问题、推理、模式匹配方面达到了一定的智能，并有效的分担了招生咨询工作的客户量，提高了招生咨询工作的效率。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 主要研究内容和组织结构

第2章 相关理论基础

2．1 学习者特征分析

2．2 行为主义学习理论

2．3 建构主义学习理论

2．4 人工智能

2．5 本章小结

第3章 Alice与AIML

3．1 ALICE的工作原理及其优缺点

3．1．1 ALICE的工作原理

3．1．2 ALICE的优点及局限

3．2 人工智能标记语言AIML

3．2．1 AIML的核心标签介绍

3．2．2 AIML的优缺点

3．2．3 中文AIML知识库的建设

3．3 本章小结

第4章 中文分词

4．1 中文分词理论基础

4．1．1 中文分词技术的研究现状

4．1．2 中文分词的评测衡量标准

4．1．3 中文分词的难点

4．2 常见中文分词算法分析与比较

4．2．1 字符串匹配分词

4．2．2 统计分词

4．2．3 理解分词

4．2．4 三类分词算法比较

4．3 Lucene与中文分词算法

4．3．1 Lucene简介

4．3．2 Lucene的结构及分词原理

4．3．3 Lucene中文分词器比较

4．3．4 改进的中文分词算法

4．4 本章小结

第5章 系统设计与实现

5．1 系统总体设计

5．1．1 开发运行环境及相关技术

5．1．2 系统设计思路及总体结构

5．2 聊天机器人推理模块

5．2．1 开发AIML解析器

5．2．2 嵌入中文分词

5．3 用户界面模块

5．3．1 聊天功能的设计与实现

5．3．2 投票功能的设计与实现

5．3．3 推荐功能的设计与实现

5．3．4 领域知识库管理功能的设计与实现

5．4 本章小结

总结与展望

1．论文总结

2．工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文