Web教育资源内容切片研究

发布时间：2017-11-15 09:02

  本文关键词：Web教育资源内容切片研究

  更多相关文章： Web教育资源 正文提取 模式识别 内容切片 颗粒度

【摘要】：随着移动互联网时代的极大推进,大量的信息都通过各种移动终端传递给社会大众,每个人都能够在任何时间任何地点通过各种移动设备快速获取资源。然而现在丰富多彩、类型各异的网络资源,基本都是以PC平台为标准设计的,适合移动终端页面的教育资源非常少,因此从资源共享、减少重复开发的视角出发,充分发挥现有Web教育资源的利用率,将丰富的Web教育资源引进到移动终端页面上,让人们进行有效的移动学习是现代教育理论中移动教育必须要实现的目标。本文针对将丰富的Web教育资源引进到移动终端页面从而适合移动学习,提出了有效且具有泛化能力的Web教育资源内容提取及切割技术,主要包括Web教育资源网页内容的提取和资源内容的切片处理。本文的主要研究工作具体包括以下内容：1、提出一种基于改进的行块分布函数的多线索网页内容提取算法。该算法是通过分析网页的特殊HTML标签、网页中文本语义信息的文本特征、网页结构格式信息的视觉布局特征这三种线索,对网页进行预处理,获得了粗糙的网页正文内容,然后结合改进的行块分布函数对网页内容进行提取。2、介绍了Web教育资源内容切片颗粒度。切片颗粒度是对资源文本进行切割最基本的要素,明确了颗粒度的大小才能进行切割处理。针对不同类型的资源文本,考虑布局信息和句子、文本段落、文本块层次来确定颗粒度的大小。3、提出了一种基于模式识别的HMM文本切割算法。该算法是根据资源文本的文本语义特征和视觉布局特征结合正则表达式匹配来判断文本子主题的边界,获得文本语义块序列,再结合HMM模型精确判断文本边界以完成文本切割,获得文本内容切片。实验表明,将HMM模型应用到文本切割中是较理想的,切片效果很好。4、以教案类和试题类资源为例,具体讲述Web教育资源主题网页内容提取及切割技术。由于资源类型比较多,且不同类型资源方法略有不同,所以本文对颇具特殊形式的教案类资源和试题类资源进行算法介绍,并且针对随机抓取的网页进行实验验证,以证明两类资源的算法有效性和泛化能力。
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434

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本文编号：1189129