本体技术在协同学习交互信息处理中的应用研究

发布时间：2017-05-20 03:13

  本文关键词：本体技术在协同学习交互信息处理中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术的发展,特别是多媒体技术、网络技术的飞速发展,传统的学习模式已经不能满足用户对知识的强烈需求,基于网络的协作学习成为主要的学习模式。网络环境下的协作学习允许存在时间和空间地域上的分布,他们的交互可以同步发生也可以异步发生。交互的过程即为学习的学习的过程。交互时将产生大量的音频、视频、自由文本信息。本文的研究对象为文本信息。我们可以将用户在交互学习中产生的这些信息上传到数据库中,使学习资源能够在探究进程中不断丰富和更新,实现有效共享。 交互信息是杂乱无章的,对用户有帮助的的信息往往分布在交互信息中的不同位置,而用户仅仅是只需要这些有限的信息,这不利于用户的资源共享,降低了用户的学习效率。为了应对这一挑战,迫切需要一些自动化的工具帮助人们在海量的信息源中找到真正需要的信息。因此,我们引入了信息抽取IE(Information Extraction)技术。IE是一种面向任务的实用的文档理解技术,它直接从自然语言文本中抽取事实信息(factual information)。通常,抽取出的信息以结构化的形式描述,可以直接存入数据库中,供用户查询、文本深层挖掘、自动回答问题等之用。有的系统一般是采用关键词与通配符的序列组合作为模板。但是这种结构存在很大的局限性。这种局限性主要表现在词语的无序和多义上。即词语之间没有固定的次序关系,并且在不同位置表达的词义可能不同。为了解决这一问题,我们在信息抽取系统中引入了本体技术。本体可以很好的改善这一状况。本体一般是针对某一领域,本文中我们提出了一种构建领域本体的新方法。在此基础上结合汉语分词技术,设计基于本体的信息抽取系统。本文中,我们使用Protégé4.0构建计算机维修领域本体,借助Jena工具将本体存入数据库中,并进行数据的读取。用到关键技术包括:过滤、汉语分词、本体构建等。基于本体的协作学习交互信息处理系统,将大大提高协作学习的学习效率和资源的利用率。
【关键词】：领域本体 汉语分词 过滤 协作学习 信息抽取
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：C931
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-29
• 1.1 论文研究背景11-12
• 1.2 相关理论研究现状12-26
• 1.2.1 协作学习研究现状12-19
• 1.2.2 信息抽取研究现状19-22
• 1.2.3 本体研究现状22-26
• 1.3 论文研究的目的和意义26-27
• 1.4 本文的主要工作27
• 1.5 论文的组织结构27-28
• 1.6 本章小结28-29
• 第二章 相关理论与技术29-43
• 2.1 本体技术29-36
• 2.1.1 本体基本概念及分类29-30
• 2.1.2 本体构建的基本原则及方法30-32
• 2.1.3 本体表示语言32-34
• 2.1.4 本体开发工具34-36
• 2.2 自然语言信息抽取36-42
• 2.2.1 信息抽取概述36-37
• 2.2.2 信息抽取与自然语言理解37
• 2.2.3 信息抽取与信息检索37-38
• 2.2.4 信息抽取系统的体系结构38-39
• 2.2.5 信息抽取中的关键任务39-42
• 2.3 本章小结42-43
• 第三章 领域本体43-47
• 3.1 领域本体的引入43
• 3.2 领域本体构建过程43-46
• 3.3 本章小结46-47
• 第四章 基于本体的信息抽取系统框架47-51
• 4.1 系统结构图47-48
• 4.2 结构图的详细解释48-50
• 4.3 基于本体的协作学习交互信息处理算法50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 系统实现51-61
• 5.1 构建领域本体51-59
• 5.1.1 确定学科本体的目标和范围51
• 5.1.2 概念的收集和获取51-52
• 5.1.3 核心知识点层次构建52-53
• 5.1.4 领域本体构建53-56
• 5.1.5 本体的存储与读取56-59
• 5.2 过滤59
• 5.3 分词59
• 5.4 预处理59-60
• 5.5 信息抽取和本体匹配60
• 5.6 本章小结60-61
• 第六章 实验61-64
• 第七章 总结与展望64-66
• 7.1 本文工作的总结64
• 7.2 今后工作的展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目71-72
• 附录72-74

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本文编号：380553