Моделі та методи лінгвістичного аналізу тексту в системах оцінювання знань

У статті обґрунтовано функціональну структуру інтелектуальної системи лінгвістичного аналізу розгорнутої текстової відповіді із застосуванням моделей штучного інтелекту. Розроблено алгоритм семантичного порівняння нечіткої текстової інформації (відповідей на запитання, що подані студентом природною...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Мовознавство
Datum:2015
ISSN:0027-2833
1. Verfasser: Комарницька, О.І.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут мовознавства ім. О.О. Потебні НАН України 2015
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/183987
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Моделі та методи лінгвістичного аналізу тексту в системах оцінювання знань / О.І. Комарницька // Мовознавство. — 2015. — № 1. — С. 85-90. — Бібліогр.: 3 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:У статті обґрунтовано функціональну структуру інтелектуальної системи лінгвістичного аналізу розгорнутої текстової відповіді із застосуванням моделей штучного інтелекту. Розроблено алгоритм семантичного порівняння нечіткої текстової інформації (відповідей на запитання, що подані студентом природною мовою, з варіантами правильних відповідей), в якому формалізовано опис лінгвістичної структури навчального контенту та відповіді. Для формування частотної матриці індексованих слів удосконалено алгоритм нечіткого латентно-семантичного порівняння текстової інформації. A functional structure of an intellectual system of linguistic analysis of a deployed text response utilizing models of artificial intelligence has been developed in this article. An algorithm of fuzzy semantic comparison of textual information - answers to questions submitted by a student in natural language, with options of correct answers, which formalizes description of linguistic structure of the study content and answers has been elaborated. In order to form a frequency matrix of the indexed words there has been improved the algorithm of fuzzy latent-semantic comparison of textual information.
ISSN:0027-2833