基于多Ａｇｅｎｔ的智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)設(shè)計

　　網(wǎng)絡(luò)答疑是多媒體網(wǎng)絡(luò)教學系統(tǒng)不可缺少的功能之一。近年來，人們陸續(xù)研制和開發(fā)了一系列網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)已在教學過程中發(fā)揮較大作用，但其均不同程度地存在一些問題。(1)系統(tǒng)的自適應(yīng)性能較差。如進行問題關(guān)鍵詞匹配時，經(jīng)常答非所問。(2)問題及答案的表現(xiàn)形式不夠豐富，主要以文本為主，缺乏必要的圖像、聲音等多媒體支持能力。(3)數(shù)據(jù)管理功能薄弱，多采用e-mail、留言板或BBS等方式進行問題解答，難以充分利用高效的數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)，不便于數(shù)據(jù)的重復(fù)利用。(4)標準化程度不高，在設(shè)計時并未考慮標準化問題，導(dǎo)致重要資源無法共享等。
　　本文以先進的智能代理（Agent）理論與技術(shù)為基礎(chǔ)，提出一種新的智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)模型，討論該答疑系統(tǒng)中問題庫的自動形成機制，并介紹智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。
　　
　　多Agent技術(shù)簡介
　　
　　基于多Agent技術(shù)的系統(tǒng)是指多個Agent相互通訊、彼此協(xié)調(diào)，共同完成作業(yè)任務(wù)的系統(tǒng)，它不僅具備一般分布式系統(tǒng)所具有的資源共享、易于擴張、可靠性強、靈活性強、實時性好的特點，而且各Agent能夠通過相互協(xié)調(diào)解決大規(guī)模的復(fù)雜問題，使系統(tǒng)具有很強的魯棒性、可靠性和自組織能力。在多Agent系統(tǒng)中，單個Agent是一個物理的或抽象的實體，能作用于自身和環(huán)境，操縱環(huán)境的部分表示，并與其他Agent通訊，具有感知、通訊、行動及控制和推理能力等基本功能。多Agent技術(shù)的這些特點，使得其在處理基于互聯(lián)網(wǎng)的知識問題方面，具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　
　　智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的功能
　　
　　總體說來，智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)應(yīng)具備四項功能。(1)學員用戶能在學習過程中隨時中止課件演示進程，運用自然語言進行提問，并可對提問方式進行選擇（同步提問、異步提問等），也可選擇系統(tǒng)自動回答的相關(guān)參數(shù)（如答案材料大小等）。(2)系統(tǒng)既能通過在常見問題庫、知識點庫及課件素材庫中搜索答案并自動回答用戶所提問題，又能通過e-mail、BBS或留言板等方式使學員用戶的問題得以解答。(3)系統(tǒng)呈現(xiàn)在用戶瀏覽器上的答案應(yīng)包括兩方面內(nèi)容：一是多媒體形式（圖文并茂）的問題解答；二是學員用戶應(yīng)鞏固復(fù)習的知識點建議、少量練習題等。(4)系統(tǒng)能夠自動生成和維護常見問題庫（FAQ庫），并保持其結(jié)構(gòu)良好性，同時還應(yīng)該支持專任教師用戶的人工維護（增加、刪除和修改等）。
　　
　　智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
　　
　　智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的用戶分三類。(1)請求解答疑問的學員用戶，他們是系統(tǒng)的服務(wù)對象。(2)某課程的專任教師，他們負責構(gòu)建課件庫、知識點庫，并提供對課件庫、知識點庫、FAQ庫的不定期維護，同時負責回答系統(tǒng)無法自動回答的問題。(3)系統(tǒng)管理員，其負責整個答疑系統(tǒng)的安裝、軟硬件維護等，以維持整個網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的良性運行。
　　根據(jù)設(shè)計目標及用戶分析，同時結(jié)合Agent技術(shù)，我們可以將智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)組織成如下圖所示的總體結(jié)構(gòu)。
　　
　　
　　1.問題代理
　　問題代理是整個網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的核心部件，絕大多數(shù)問題都由它來回答，并由它自動生成FAQ庫。其基本工作過程為：當學員用戶點擊“提問”按鈕并選擇“計算機自動答疑”選項后，系統(tǒng)將直接啟動“問題代理”模塊。該模塊首先將用戶輸入的自然語言問題文本切分成“關(guān)鍵詞”的邏輯組合，然后結(jié)合用戶對答疑限制條件的選擇結(jié)果形成復(fù)合的全文搜索條件，對FAQ庫進行搜索。如果能發(fā)現(xiàn)大于規(guī)定閾值的答案材料，就按權(quán)值大小返回給用戶，并對知識點庫也進行全文搜索，將與問題文本關(guān)鍵詞相匹配的知識點找出，給出用戶應(yīng)鞏固復(fù)習的知識點建議。如果在FAQ庫中沒有找到合適的答案材料，則先對知識點庫進行全文搜索，再根據(jù)知識點庫中的線索和問題文本關(guān)鍵詞的邏輯組合對課件庫進行全文搜索。如果發(fā)現(xiàn)權(quán)值大于規(guī)定閾值的句子序列（兩個句號之間的字串為一個句子），就按權(quán)值由大到小的次序返回給用戶，并把它作為參考答案。同時發(fā)出用戶對該回答滿意程度的選擇，若用戶給出“比較滿意”以上的選擇，問題代理則將該問題題目及答案記入FAQ庫（可供其他用戶使用），并給用戶指出應(yīng)復(fù)習的知識點建議；否則，就將該問題發(fā)給專任教師。專任教師解答以后，以郵件形式發(fā)給提問用戶，同時將該問題及其解答加入FAQ庫。
　　
　　2.郵件（e-mail）代理
　　郵件代理是一個具有相對獨立結(jié)構(gòu)和功能的部件。當學員用戶選擇了郵件答疑方式以后，系統(tǒng)將直接啟用郵件代理。該代理同樣首先讓用戶對答案材料的限制條件作選擇，然后讓用戶填寫所提問題；接下來，郵件代理先將用戶所交的提問郵件進行處理，從中提取出問題文本后，交給問題代理進行處理，問題代理即按上述方法尋找答案或加入到FAQ庫或轉(zhuǎn)到專任教師郵箱（由教師答疑）。這里要求郵件代理與Web自動答疑無隙整合。而郵件代理的另一任務(wù)是將網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)無法回答的問題轉(zhuǎn)發(fā)給專任教師，并把專任教師的回答返回給學員用戶。
　　
　　3.討論代理
　　如果學員用戶選擇了討論答疑，則系統(tǒng)立即啟用討論代理模塊。該模塊又劃分為兩個子模塊：實時討論代理和BBS討論代理。(1)實時討論代理。該代理實質(zhì)上是一個有專門任務(wù)的聊天室，方便討論和交流。如果學員用戶對某個同學的回答比較滿意，就點“問題已解決”按鈕。這時，系統(tǒng)就要求將學員滿意的答案用鼠標左鍵拖黑并復(fù)制后粘貼到另一個指定小窗口中。這樣，既能讓學員用戶加深印象，又便于系統(tǒng)將該問題及答案加入FAQ庫（如發(fā)現(xiàn)庫已有相同或權(quán)值大于規(guī)定閾值的答案，就放棄加入）。(2)BBS討論代理。該代理展示給用戶的是一個留言板，當用戶輸入完問題文本并點擊“確定”按鈕后，學員用戶的問題就貼在留言板上。瀏覽留言后，如對某個回答比較滿意，就將該回答內(nèi)容復(fù)制粘貼到另一指定小窗口中，系統(tǒng)會自動將該內(nèi)容加入到FAQ庫中。
　　
　　系統(tǒng)實施的關(guān)鍵技術(shù)
　　
　　1.Web瀏覽服務(wù)與e-mail服務(wù)的統(tǒng)一化
　　要實現(xiàn)Web瀏覽，只需將智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)建立在Web服務(wù)器上，并將相關(guān)文件材料組織成HTML或XML（適用于IE 5.0以上瀏覽器）形式，同時利用FrontPage的自動轉(zhuǎn)換技術(shù)將FAQ庫中的答案材料轉(zhuǎn)換成HTML形式。對于e-mail服務(wù)的支持，則需要在Web服務(wù)器端增加電子郵件處理代理，且郵件處理代理至少應(yīng)具備三種基本功能。(1)可以接收遠程郵件服務(wù)器上某個郵件賬戶的郵件。它包括兩個方面：一是在服務(wù)器端定時執(zhí)行，接收學員用戶給系統(tǒng)專用郵件賬戶發(fā)送的提問郵件；二是用戶可使用瀏覽器通過郵件代理來接收自己的郵件。(2)可以分析并提取郵件的組成部分，如收件人地址、發(fā)件人地址、主題、郵件正文和附件等。(3)可以發(fā)送電子郵件，可以指定收件人的郵件地址、抄送地址、主題、郵件正文、附件等。一般說來，上述功能可利用服務(wù)器擴充API（Internet Information Server的ISAPI、Netscape公司的Web服務(wù)器NSAPI等）及服務(wù)器端腳本語言（如ASP、JSP、VB Script、JavaScript和PHP3等）來實現(xiàn)。
　　
　　2.FAQ庫、知識點庫和課件庫的自動分詞
　　考慮到FAQ庫與知識點庫是文本內(nèi)容，而課件庫多是HTML文檔，故分詞前往往需要先對課件庫進行預(yù)處理，其基本過程為：將HTML文檔中“BODY”的文本、“TITLE”的“標題文本”、“META”的“keywords”屬性值中的“關(guān)鍵詞”全部提取出來，并對“TITLE”和“keywords”中的文本作上特殊標記。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)教學系統(tǒng)的領(lǐng)域知識專業(yè)性較強的特點，本文采納字符串匹配與頻率統(tǒng)計相結(jié)合的方法來實現(xiàn)自動分詞?？傮w說來，對FAQ庫、知識點庫和課件庫的自動分詞包括分詞和加權(quán)兩個基本步驟。
　　
　　◆ 分詞。為了識別一些本專業(yè)特有的新詞，并將新詞組成新詞詞庫，進行分詞操作之前，通常需要先根據(jù)標點符號、數(shù)字、英文字母等非漢語符號把全文切分成短串序列，然后再對全文字符短串各字串的出現(xiàn)頻率進行統(tǒng)計。其統(tǒng)計思路為：(1)計算所有漢字短串的字串。(2)利用經(jīng)驗函數(shù)B=F×L計算出每個串的權(quán)值。其中，F(xiàn)為字串在全文中出現(xiàn)的次數(shù)，L為該字串所包含的漢字個數(shù)，B為該字串的權(quán)值。(3)把權(quán)值超過規(guī)定閾值的字串作為新詞放入到新詞詞庫中。
　　對FAQ庫、知識點庫和課件庫的分詞過程可描述為：首先把知識點庫中已指明的關(guān)鍵詞和課件庫抽取文本中的keywords屬性值中的詞語序列組建成關(guān)鍵詞庫，然后把全文基于關(guān)鍵詞庫、新詞詞庫、常用詞詞典（優(yōu)先級依次減?。┻M行正向最大匹配和逆向最小匹配分詞，最后選擇切分段數(shù)少的方案作為分詞結(jié)果。如果切分段數(shù)相同，以最小逆向匹配分詞方案作為分詞結(jié)果。
　　◆ 加權(quán)。對于知識點庫和課件庫中的分詞結(jié)果，關(guān)鍵詞的作用是不相同的。這里用關(guān)鍵詞相對于全文的滲透度來標示，并采用統(tǒng)計的方法計算某關(guān)鍵詞相對于全文的滲透度。由Hash表得出每個詞的同現(xiàn)頻率（設(shè)為Fi)，將知識點庫中的知識點關(guān)鍵詞的同現(xiàn)頻率額外加上一個整數(shù)K1，將課件庫的keywords屬性值中出現(xiàn)詞的同現(xiàn)頻率額外加上一個整數(shù)K2，將課件庫的TITLE標記中出現(xiàn)詞的同現(xiàn)頻率額外加上一個整數(shù)T；接下來將每個詞的修正同現(xiàn)頻率全部計算出來（設(shè)為Fi′)，并將所有修正同現(xiàn)頻率相加得到總和S，則關(guān)鍵詞的滲透度Ri=Fi′/S；最后，把滲透度大于某個規(guī)定值的關(guān)鍵詞存入到加權(quán)關(guān)鍵詞庫，這對問題文本的分詞和問題答案的形成非常重要。
　　
　　
　　3.全文搜索技術(shù)
　　全文搜索是智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。要順利實現(xiàn)全文搜索之目標，必須將原始文檔所有基本元素的位置信息記錄在索引庫中。索引庫一般有基于字表和基于詞表兩種形式。由于答疑內(nèi)容基本上是針對某學科（或某專有領(lǐng)域），因此本文采取詞表法來組織全文索引。全文索引庫的主要部分是每個關(guān)鍵詞的詞表，索引庫中的詞表結(jié)構(gòu)如下。
　　
　　其中，詞語i就是被索引的、能夠代表目標文檔j的文本特征關(guān)鍵詞。由于文本特征關(guān)鍵詞可能不只在某一個文檔中是關(guān)鍵詞，故后面的文檔選項則記錄了對應(yīng)目標的文檔j的ID號。通過ID號，可以在相應(yīng)文檔庫中查找文檔j的屬性信息。權(quán)值則是詞語i在文檔j中的權(quán)值（其計算方法在前面已敘述），位置序列則是詞語i在文檔j中出現(xiàn)的位置的數(shù)組（串號，字號）。
　　利用詞表法組織全文索引，檢索策略十分簡單。對輸入的問題文本，以索引庫中的詞條集合作為首選詞典，并配合新詞詞庫、常用詞詞典使用正向最大匹配和逆向最小匹配算法來進行分詞，保留分段數(shù)小的方案或保留逆向最小匹配分詞方案（當分段數(shù)相同時），同時對每個目標文檔進行關(guān)鍵詞權(quán)值和計算。權(quán)值和超過系統(tǒng)指定閾值的文檔（FAQ庫的答案材料、知識點庫中的知識點名稱等）將被返回。文檔返回的順序按照權(quán)值和的大小降序排列。
　　
　　結(jié)束語
　　
　　本文給出了一個自適應(yīng)性、實時性較強、表現(xiàn)形式豐富、操作簡單的智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)設(shè)計方案，隨著人工智能技術(shù)（尤其是自然語言理解技術(shù)）和遠程教育技術(shù)的迅猛發(fā)展，這種智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)將會逐漸走向成熟和完善，并必將成為未來各種網(wǎng)絡(luò)教學平臺不可缺少的、具有相對獨立性的組件。