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基于内经选读课程构建多模态知识图谱智能问答系统的实践与探索.docxVIP

基于内经选读课程构建多模态知识图谱智能问答系统的实践与探索.docx

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基于内经选读课程构建多模态知识图谱智能问答系统的实践与探索

目录

内容综述................................................2

1.1研究背景...............................................3

1.2研究目的和意义.........................................4

1.3文献综述...............................................5

1.4研究方法与框架.........................................7

内经选读课程内容分析....................................8

2.1内经选读课程概述.......................................9

2.2课程内容结构分析......................................10

2.3知识体系构建..........................................12

多模态知识图谱构建.....................................13

3.1多模态知识图谱概述....................................13

3.2数据采集与预处理......................................15

3.3知识抽取与融合........................................16

3.4知识图谱构建技术......................................17

智能问答系统设计与实现.................................19

4.1系统架构设计..........................................20

4.2问题理解与解析........................................22

4.3知识检索与推理........................................23

4.4问答生成与反馈........................................25

实验与分析.............................................26

5.1实验环境与数据集......................................27

5.2实验方法..............................................28

5.3实验结果与分析........................................29

5.4性能评估与比较........................................31

案例研究...............................................32

6.1案例一................................................33

6.2案例二................................................34

6.3案例三................................................35

结论与展望.............................................36

7.1研究结论..............................................37

7.2研究不足与改进方向....................................38

7.3未来工作展望..........................................39

1.内容综述

随着信息技术的快速发展,知识图谱作为连接数据与智能服务的桥梁,在教育领域中扮演着越来越重要的角色。《内经选读》作为中医经典文献之一,蕴含了丰富的医学理论、临床经验和哲学思想,是中医教育的重要教材。然而,传统教学方法在传递这些复杂且深奥的知识时往往面临挑战,如知识点分散、逻辑关系不清晰等。为了改善这一状况,并提升学生的学习效果和兴趣,我们提出并实践了一个基于《内经选读》课程构建多模态知识图谱智能问答系统的项目。

本项目旨在通过整合文本分析、语义理解及机器学习等先进

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