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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Мовознавство
Date:2015
Main Author: Комарницька, О.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут мовознавства ім. О.О. Потебні НАН України 2015
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/183987
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
Description
Summary: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