学习资源语义特征自动提取研究

发布时间：2017-06-16 17:03

  本文关键词：学习资源语义特征自动提取研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：语义化学习资源的设计与建设已经成为e-Learning领域研究的热点。该文提出一种"语义基因"的概念来表征学习资源的语义特征,并对语义基因的自动提取方法进行了研究。语义基因反映了学习资源背后的内在知识结构,形式上表现为基于本体描述的带有权重的概念集合(包括核心概念以及概念间的关系)。语义基因在促进资源动态语义关联、资源检索、资源分类与聚类、资源进化等方面具有重要应用价值。实验表明,本研究提出的学习资源语义基因自动提取方法较之传统的词频法具有较高的召回率和准确率。
【作者单位】： 江苏师范大学教育研究院;北京师范大学现代教育技术研究所;
【关键词】： 学习资源 语义特性 语义基因 领域本体
【基金】：江苏省高校哲学社会科学基金项目“服务终身教育的泛在学习环境研究”(项目编号:2013SJB880033)和“移动学习”教育部—中国移动联合实验室开放课题“泛在学习资源的动态生成与协同进化机制研究”(项目编号:HX201307)的阶段性研究成果
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、引言语义Web技术正在从实验室慢慢走向商用,各种语义化的产品和智能应用不断出现(如Powerset、Hakia、Twine)。语义Web的基本思想是用机器可处理的语义元数据描述Web资源,使得机器能对Web资源进行自动化处理,并智能地提供语义Web服务[1]。本体和推理作为语义Web体系架构的

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本文编号：455912