【摘 要】
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[目的]整合多种教学资源,并在此场景下设计和实现一种高效准确的搜索策略,帮助用户获取丰富的教学内容.[应用背景]教学资源类型众多,数量庞大,用户对于准确检索的需求日益增长,仅基于ElasticSearch进行搜索的效果不尽人意.[方法]在对用户输入的Query进行预处理和分词后,通过ER-BERT语义相似度模型在Query库中匹配出n条近似结果,将其输入到ElasticSearch并构建相关度计算公式,最后按照综合评估的最终得分将匹配结果进行排序.[结果]利用知识图谱技术整合复杂的教学资源,并在此基础上实
【机 构】
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南开大学,软件学院,天津 300450
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[目的]整合多种教学资源,并在此场景下设计和实现一种高效准确的搜索策略,帮助用户获取丰富的教学内容.[应用背景]教学资源类型众多,数量庞大,用户对于准确检索的需求日益增长,仅基于ElasticSearch进行搜索的效果不尽人意.[方法]在对用户输入的Query进行预处理和分词后,通过ER-BERT语义相似度模型在Query库中匹配出n条近似结果,将其输入到ElasticSearch并构建相关度计算公式,最后按照综合评估的最终得分将匹配结果进行排序.[结果]利用知识图谱技术整合复杂的教学资源,并在此基础上实现了一种基于ElasticSearch和语义相似度匹配的教学资源搜索策略,在保证检索速度的同时可以根据用户检索Query的语义信息进行检索.[结论]实验结果表明使用该教学资源搜索策略增加了检索结果的数量,并在保证检索速度的同时提升了结果的准确性,显著改善了用户的搜索体验.
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