摘要
本公开实施例提供了一种基于人工智能的在线教育课程管理方法,包括:基于深度学习模型的自然语言理解模块,对用户的疑问进行语义解析,以提高智能答疑系统的准确度;通过知识图谱构建教育内容的知识库,以增强系统的答疑能力;将用户的反馈信息作为训练数据,定期更新和优化自然语言理解模块;根据用户的学习进度和偏好,动态调整课程内容和难度;实时监测用户的答疑效果,自动触发人工介入机制,减少理解错误。通过本公开实施例的方案,能够解决在智能答疑系统中由于自然语言处理能力有限导致出现的理解错误问题。
技术关键词
课程管理方法
自然语言理解
深度学习模型
答疑系统
多模态信息融合
语义
知识图谱构建
构建用户画像
模块
复杂度
机制
动态
数据
参数
标记
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