遠距學習環境下使用Link Grammar Parser發展之語意問答系統

Semantic Enhanced QA System Architecture Use Link Grammar Parser for E-learning

自動化的學習輔助及自我學習機制是目前數位化教學環境的一個重要發展目標，近年來，遠距學習之研究議題焦點集中於統一教材及課程編序的描述方式和共同教學環境方面上，因此未來開發數位化教學環境應具備的設計理念：1）使用Java語言的跨硬體平臺特性，將軟體的教學平臺獨立於硬體之上，使得教學平臺的移植與互通成本大大降低。2）以XML(eXtensible Markup Language)定義有交換或散佈需求的課程及課程內容，使課程內容及課程本身在不同教學平臺間的轉移更容易且一致。3）在知識主體研究議題方面，將設定在特定教學範疇下設計適用於遠距學習環境的知識本體結構。本研究著重於學習者切要的需求上，即回答與教材本身相關的問題，在遠距教學環境中，學習者由於比較缺乏個體間的接觸，所以遇到課程相關的問題往往得不到即時的解決，需要透過留言版或電子郵件的形式提出問題，並在其他人有意願提供協助的時候才能得到解答，因此能提供一個自動化即時回答教材相關問題的機制對於學習者的學習成就將會相當有益。本研究設計與實作一個在遠距學習環境下使用Link Grammar Parser發展之語意問答系統(Semantic QA System)，做為教學平臺輔助學習的工具，以強化學習者與教材之間的連結，其特性有：1）精確性：不同於搜尋引擎Semantic QA System在問與答之間可以更精確的配對。2）延展性：系統能輕易加入外掛模組調適不同的資料來源，將異質資料格式做同質的呈現。3）易用性：不需要大量人力介入，即能在教材上組織語意關聯。4）知識延伸性：超越單一課程內容，反映知識本身的自然連結關係，做為學生自我探索知識的工具。

To support an automatic assistant learning and selfpaced learning mechanism is the objective in today's e-learning environment. Researches of QA system focus on the following characteristics: understand questioners' questions in the form of nature language; enhance the accuracy of search result, and establish automatic learning mechanism. Base these characteristics, we develop a Semantic English QA system to analyze learners' questions and find the relevant answer from the target course ontology. Firstly, this research uses Link Grammar Parser to analyze the syntactic information from the input sentence. According to the syntactic information, secondly, the following process queries the similar word lists generated from WordNet to extend relevant meaning. Thirdly, the two kinds of information can be used to form a semantic tree. Lastly, the semantic tree will map the Data Structure course ontology and find the relevant contents in order to answer learners.