НЕКОТОРЫЕ ПРИНЦИПЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ГЕНЕРАЦИИ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ НА ОСНОВЕ ДВУХУРОВНЕВЫХ СЕМАНТИЧЕСКИХ ШАБЛОНОВ

Перевод названия: SOME PRINCIPLES OF AUTOMATIC GENERATION OF LEARNING MATERIALS BASED ON TWO-LEVEL SEMANTIC TEMPLATES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2016

Ключевые слова: генерация естественного языка, семантические признаки, порождение естественного языка, генерация осмысленных предложений, generation of natural language, semantic features, Natural language generation, the generation of meaningful sentences

Аннотация: В работе предлагается модель добавления шаблонов семантической декомпрессии на основе принципов добавления семантического шума на основе двухуровневых шаблонов. Рассмотренные принципы позволяют обеспечить выполнение алгоритмов добавления шаблонов семантической декомпрессии в целях порождения более широкого множества фраз естественного языка, например, в форме учебных заданий с применением лингвистического программного обеспечения. Метод представления данных в форме многоуровневых шаблонов позволяет генерировать фразы естественного языка на основе слов, соответствующих векторам семантических признаков, описываемых в работе, что позволяет использовать критерий их соответствия, определяющих осмысленность конечных фраз процесса генерации. Многоуровневые шаблоны разбиваются на различные по результатам генерации стилистические подмножества. Результаты апробированы на основе программы генерации учебных заданий, имеющей целью повышение эффективности подготовки материалов к учебным занятиям. Делается вывод о необходимости продолжения данных исследований, в частности на основе многоуровневых шаблонов с большей мощностью генерируемых подмножеств естественного языка.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные наукоемкие технологии

Выпуск журнала: 4-1

Номера страниц: 36-40

ISSN журнала: 18127320

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.