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时间:2019-03-08
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1、⑧⋯DOCTORA⋯LDISSERT一博士学位论文基于语义场模型的学科资源聚类及应用研究论文作者:吴林静指导教师:杨宗凯教授刘清堂教授学科专业:教育技术学研究方向:知识服务华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心2013年2月⑧博士学位论文D0朗、0R^LDlSSE翮’A瓢ONDissertationResearchonDomainResourceClusteringbasedonSemanticFieldModelanditsApplicationByWuLinjingSupervisor:YangZongkai,LiuQingtangSpecia
2、lty:EducationalTechnologyResearchArea:KnowledgeServiceNationalEngineeringResearchCenterforE-·learningCentralChinaNormalUniversityFebruary2013华中师范大学学位论文原创性声明扣使用粼明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式
3、标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名:吴谚日期:加f>年6月箩日学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密,在——年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用作者张吴精日期:
4、少哆年(月厂日日期:矽I多年6月厂日本人已经认真阅读“CALIS高校学位论文全文数据库发布章程”,同意将本人的学位论文提交“CALIS高校学位论文全文数据库”中全文发布,并可按“章程”中的规定日期:劲多年6月r日日期:加眵年g月5-日⑨博士学位论文D1)c1DRALDlSSE融A瓢ON摘要教育资源是教学过程的重要组成部分,优质的教育资源能够帮助学习者获得更好的学习效果。随着信息技术的发展,教育资源的数量也在不断累积。而如何高效、清晰地组织这些资源,方便学习者使用,是数字化学习中必须解决的重要问题。资源聚类由于其不需要监督的特点成为资源组织中最常用的方式
5、之一。资源聚类是指按照资源所包含的语义内容,将内容相似度较高、属于同一主题的资源划分为一个类别,并为每一个类别指定一个语义标签的过程。其研究的重点和难点在于,资源语义内容的表征方法、聚类特征的选择与降维以及类别标签的生成。本文围绕上述关键内容,针对通用的向量空间模型没有考虑词汇之间的联系的缺点,研究了基于语义场模型的资源聚类技术,具体的研究内容包括五个部分:(1)基于语义场模型的资源聚类框架;(2)面向学科的语义场构建方法;(3)基于语义场的特征选择与降维方法;(4)基于语义场的资源聚类算法:(5)资源聚类算法的应用研究。本文得到了国家863项目“知识
6、浓缩与融合关键技术研究”(No.2008AA012127)和国家科技支撑计划项目“村镇教育资源配置及远程服务关键技术研究”(No.200603110400)的资助。本文取得的研究成果包括以下几个方面:(1)针对向量空间模型没有考虑词汇之间联系的不足,论文提出了基于语义场模型的资源聚类框架。通过将场模型的基本思想引入语义研究中形成语义场模型,用于描述词汇之间的语义联系;通过研究语义场的数学模型,实现词汇语义的可表征和可计算;在语义场模型的基础上提出了基于语义场的资源聚类框架,该框架定义了资源的语义场强与资源之间语义引力的计算方法,从而将资源聚类问题转化为
7、资源在语义引力作用下的凝聚问题,通过在聚类过程中融入资源特征之间的语义关系,提高资源之间相似度计算的准确率。(2)针对手动构建学科语义场费时费力的问题,论文研究了面向教育技术学科的语义场自动构建方法。提出了基于原子词汇构词算法的学科专业术语抽取方法,通过以原子词汇作为构词的基本单位,提高了候选专业术语的准确率;通过学科概念的过滤与精炼,过滤候选专业术语中的非学科概念类字符串,提高概念识别的效率;通过学科概念直接关系的标注和基于解释结构模型法的间接关系推理算法,构建了学科概念之间的层次关系结构图;对学科语义场模型的相关参数如语义概念的质量、语义势能的调节
8、参数进行了估算,构建出了面向教育技术学科领域的语义场。(3)针对聚类算法中特征选择没有训练语料
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