论文摘要
随着互联网进入一个高速发展期,人们的衣、食、住、行等各个方面都发生了日新月异的变化,教育行业也逐步从传统的机械化教育方式到现代的智能化教育方式转变。知识图谱是大数据时代的产物,不仅可以方便的查看学科知识点的结构关系,而且可以为自然语言理解提供可视化的概念——关系表示及深度语义推理。因此,构建初等数学知识图谱,引导学生自主学习、充分发挥主观能动性具有重要的理论意义和实际应用价值。本文在研究分析初等数学学科知识特点的基础上,提出了一种基于核心概念和关系的初等数学知识图谱半自动构建方法,主要研究内容如下:通过对通用领域自然语言处理和知识表示方法的分析和研究,提出了面向数学领域的自然语言处理模型和知识表示方法。按照数学知识使用场景的不同,把数学学科知识分为几何、代数、概率统计和文字题四大类,使用支持向量机实现初等数学问题的场景分类,降低了关系抽取任务的复杂度,便于知识点的模块化管理。使用模式匹配、句法分析和深度学习方法进行关系抽取,同时融合依存句法分析和TextRank算法,提出了一种基于关键词定位的初等数学文本关系自动抽取方法,实现了基于核心概念和关系的初等数学知识图谱构建。手工构建的初等数学核心概念和关系663个,通过本文的方法自动抽取出856个实体和22578个三元组关系,丰富和完善了初等数学知识图谱。最后使用构建的数学知识图谱辅助进行初等数学题意理解,通过对题意理解结果的分析表明,建立的知识图谱可以提高数学题意理解的通过率,具有较好的使用价值。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 段帅阳
导师: 张景中
关键词: 初等数学,自然语言处理,知识表示,信息抽取,知识图谱
来源: 电子科技大学
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 电子科技大学
分类号: TP391.1;O12
总页数: 85
文件大小: 2364K
下载量: 243
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