【摘 要】
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为解决智慧教育环境下的领域知识点提取问题,以MOOCs环境为基准,提出一种面向英文视频课程的领域知识点提取方法。利用词法和浅层句法分析提取字幕文本中的名词实体,借助参考
【机 构】
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四川师范大学计算机科学学院,四川师范大学影视与传媒学院,电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602331),四川省重点实验室开放课题基金项目(NDSMS201606),四川省教育厅重点基金项目(17ZA0322),四川省教育厅科研基金项目(17ZB0361)
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为解决智慧教育环境下的领域知识点提取问题,以MOOCs环境为基准,提出一种面向英文视频课程的领域知识点提取方法。利用词法和浅层句法分析提取字幕文本中的名词实体,借助参考文本分别对名词实体进行交集、词频阈值及TF-IDF过滤,去除噪声,生成候选知识点。借助公开的领域词典进行实体匹配,将匹配成功的实体标记为领域知识点。在此基础上提出基于结构化语义知识库倒向实体迭代相似度算法对未匹配词进行类别归属判断,识别词组形式的领域知识点。通过对真实数据集的测试,验证了算法的有效性。
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