[计算机专业毕业设计题目]计算机毕设创意题目.docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

[计算机专业毕业设计题目]计算机毕设创意题目

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

[计算机专业毕业设计题目]计算机毕设创意题目

摘要：随着信息技术的飞速发展，计算机技术在各个领域中的应用日益广泛。计算机专业的毕业设计作为培养大学生创新能力和实践能力的重要环节，其选题具有极高的实践价值和学术意义。本文提出了一种基于人工智能的智能问答系统毕业设计题目，旨在通过设计一个能够自动回答用户问题的系统，提高信息检索的效率和准确性。本文首先对智能问答系统的相关技术进行了综述，然后详细介绍了系统的设计思路、实现方法和实验结果，最后对系统的应用前景进行了展望。

随着互联网的普及和大数据技术的应用，信息获取和处理已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在庞大的信息海洋中，如何快速、准确地找到所需信息成为了一个亟待解决的问题。智能问答系统作为一种新型的信息检索技术，通过模拟人类的问答过程，能够为用户提供高效、便捷的信息服务。本文针对计算机专业的毕业设计，提出了一种基于人工智能的智能问答系统设计，旨在为用户提供一种全新的信息检索方式。

一、1.智能问答系统概述

1.1智能问答系统的定义与分类

智能问答系统，顾名思义，是一种能够理解和回答用户问题的计算机程序。它通过自然语言处理技术，将用户的自然语言问题转换为计算机能够理解的形式，然后从预先定义的知识库或通过实时检索获取信息，最后以自然语言的形式给出答案。这种系统在各个领域都有广泛的应用，如客服系统、教育辅助、智能助手等。智能问答系统的核心是问答匹配和知识表示。问答匹配负责理解用户的问题，并定位到正确的答案；知识表示则涉及如何组织、存储和检索知识，以便系统能够提供准确、有用的信息。

智能问答系统的分类可以根据不同的标准进行。首先，根据知识来源，可以分为基于知识的问答系统和基于理解的问答系统。基于知识的问答系统依赖预先定义的知识库，其回答质量受知识库的完备性和准确性影响。而基于理解的问答系统则试图理解用户问题的语义，并通过语义匹配找到答案，这种系统对自然语言的理解能力要求更高。其次，根据系统的工作方式，可以分为交互式问答系统和预定义问答系统。交互式问答系统允许用户与系统进行多轮对话，以获得更深入的答案；预定义问答系统则通常只提供单轮问答服务，用户的问题通常被限制在系统预设的范围内。

智能问答系统的设计涉及到多个关键技术的融合。首先是自然语言处理技术，包括分词、词性标注、句法分析等，这些技术有助于理解用户问题的结构和语义。其次是信息检索技术，包括全文检索、关键词检索等，用于从大量数据中快速找到相关答案。此外，机器学习技术也广泛应用于智能问答系统的设计，如使用机器学习算法来改进问答匹配的准确性，或者通过深度学习技术来提升系统的语义理解能力。这些技术的综合运用使得智能问答系统能够在复杂的语言环境中提供高质量的服务。

1.2智能问答系统的发展现状

(1)智能问答系统的发展始于20世纪60年代，当时主要以基于规则的系统为主。然而，随着互联网的兴起和大数据技术的发展，智能问答系统进入了快速发展阶段。据IDC报告显示，2018年全球智能问答市场规模达到了11亿美元，预计到2023年将增长到35亿美元，复合年增长率达到26%。这一增长趋势得益于人工智能技术的进步，尤其是自然语言处理和机器学习技术的应用。例如，微软的Cortana、苹果的Siri和亚马逊的Alexa等智能助手都采用了智能问答技术，为用户提供了便捷的服务。

(2)在企业领域，智能问答系统的应用也日益广泛。据Gartner报告，到2020年，全球企业中将有30%的交互将不再通过人类来进行，而是通过智能系统。例如，IBM的Watson系统在医疗领域的应用已经帮助医生提高了诊断准确率，减少误诊率。同时，Salesforce的EinsteinAI平台也通过智能问答技术，为销售和客户服务提供了强大的支持。此外，根据Gartner的预测，到2021年，全球企业中将有40%的交互将发生在虚拟助手和智能系统之间。

(3)在教育领域，智能问答系统的应用也取得了显著成果。例如，清华大学开发的智能教学助手“小智”可以自动批改作业，提供个性化的学习建议。此外，谷歌的GoogleAssistantEducation项目也致力于将智能问答技术应用于教育领域，帮助学生更好地理解和掌握知识。据相关数据显示，2019年全球在线教育市场规模达到了2500亿美元，预计到2025年将达到5800亿美元。智能问答系统作为在线教育的一个重要组成部分，其市场潜力巨大。

1.3智能问答系统的关键技术

(1)自然语言处理（NLP）是智能问答系统