本體技術(shù)在協(xié)同學習交互信息處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，特別是多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的學習模式已經(jīng)不能滿足用戶對知識的強烈需求，基于網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作學習成為主要的學習模式。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的協(xié)作學習允許存在時間和空間地域上的分布，他們的交互可以同步發(fā)生也可以異步發(fā)生。交互的過程即為學習的學習的過程。交互時將產(chǎn)生大量的音頻、視頻、自由文本信息。本文的研究對象為文本信息。我們可以將用戶在交互學習中產(chǎn)生的這些信息上傳到數(shù)據(jù)庫中，使學習資源能夠在探究進程中不斷豐富和更新，實現(xiàn)

2、有效共享。
　　交互信息是雜亂無章的，對用戶有幫助的的信息往往分布在交互信息中的不同位置，而用戶僅僅是只需要這些有限的信息，這不利于用戶的資源共享，降低了用戶的學習效率。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，迫切需要一些自動化的工具幫助人們在海量的信息源中找到真正需要的信息。因此，我們引入了信息抽取 IE(Information Extraction)技術(shù)。IE是一種面向任務(wù)的實用的文檔理解技術(shù)，它直接從自然語言文本中抽取事實信息(factual i

3、nformation)。通常，抽取出的信息以結(jié)構(gòu)化的形式描述，可以直接存入數(shù)據(jù)庫中，供用戶查詢、文本深層挖掘、自動回答問題等之用。有的系統(tǒng)一般是采用關(guān)鍵詞與通配符的序列組合作為模板。但是這種結(jié)構(gòu)存在很大的局限性。這種局限性主要表現(xiàn)在詞語的無序和多義上。即詞語之間沒有固定的次序關(guān)系，并且在不同位置表達的詞義可能不同。為了解決這一問題，我們在信息抽取系統(tǒng)中引入了本體技術(shù)。本體可以很好的改善這一狀況。本體一般是針對某一領(lǐng)域，本文中我們提出了一