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1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题意义
玉米是一种重要的粮食作物，其产量直接影响到我国经济发展和社会稳定。玉米种植过程中，农民会遇到许多难以解决的问题，这就需要有专门的技术人员进行指导，由于技术人员有限，又受制于时空因素，不可能实现一对一的指导。随着互联网的发展，农村地区互联网也得到普及，很多农民开始通过搜索引擎搜索问题。但是通过搜索引擎通常会搜索到许多与问题无关的答案，效果并不理想。近几年国内也出现了许多与农业相关的网站，例如中国农业信息网、农林网等，这些网站虽然提供了专家在线服务，然而这种方式不仅时效性差，而且专家对于共通的问题逐一解答浪费了宝贵的时间。问答系统是将人工智能、信息检索、自然语言处理等技术相结合的智能系统，它提供一个简单的接口供用户输入问题，通过分析问题自动返回答案，因其既克服了时空限制又能准确返回问题答案而备受关注。因此，有必要针对玉米生产中遇到的病虫害问题设计开发问答系统。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标
采用python爬虫技术从一些农业优质问答网上获取常见的玉米相关问题对，构建知识库，然后采用word2vec 和 lstm等一系列自然语言处理技术，对其进行处理。
后台服务器负责常问问答对的存储、问句分析、相似度计算以及答案的抽取通过句子相似度的计算，对用户的输入进行分析，将最准确的答案返回给用户。
3. 研究的方法与方案
研究方法
边学习边实践，阅读一定的相关文献，了解自然语言处理的基本方法；然后边学习边实践，从最简单的项目入手，逐步完善功能，并对算法进行改进，完善和更新，最终实现满足要求的系统。
技术路线
4. 研究创新点
特色或创新之处
1.相比传统的搜索引擎，问答系统具备更强的准确性，用户可以更快更准确地获取目标信息。
2.使用深度学习中较为前沿的word2vec和lstm，应用到句子相似度的分析中，解决实际问题。
5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展
研究计划：
1月9日之前：搜集资料，撰写开题报告；搭建python编程环境
