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基于领域本体的课件自动生成的研究

作　者: 刘霞
导　师: 阳小华
学　校: 南华大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 领域本体课件课件内容课件自动生成知识量
分类号: TP317.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

课件(Courseware)在多媒体教学中发挥着越来越重要的作用。为了制作出更多更好的课件,人们投入了大量的精力。然而到目前为止,大家的焦点主要集中在课件的制作技术和课件的表现形式上,而对于课件自动生成的方法则少有关注,导致目前课件的生成仍旧只能依赖于人工方式,费时费力。因此,课件的自动生成成为一个人们感兴趣的研究课题。本文提出了一种利用本体自动生成课件的新思路。本体作为一种共享的概念化模型,在知识表示、知识共享等方面有着出色的表现。本文主要研究了领域本体生成以及在此基础上课件自动生成(courseware aotumatic generation, CAG)的相关技术,提出了一种基于领域本体的自动生成课件的方法。本文的主要工作如下：(1)已有本体学习方法研究本文对本体及本体学习的相关知识进行介绍,研究并比较了目前常见的若干本体学习方法,分析了各种方法的特点并进行了总结；研究了本体学习所涉及的关键技术,包括概念抽取技术、概念关系抽取技术等。(2)领域本体的生成术语是描述领域概念的基本元素,因此术语抽取是进行领域本体自动生成的第一步。本文提出在分词过程中加入一个自定义的领域词典,可有效改进分词的效果。提出了基于切分单元的最佳匹配算法,用于获取初次分词过程中未能发现的由组合长串词表示的术语；运用TFIDF法进行术语的领域相关性分析,抽取领域术语。本文通过基于向量空间模型(Vector Space Model, VSM)的方法建立概念向量空间模型,采用余弦相似度和基于知网的语义相似度相结合的方法,计算概念之间的相似度,提高了计算的准确度。然后,对概念进行层次聚类,抽取出概念间的分类关系。通过这些方法构建了领域本体。(3)基于领域本体的课件自动生成通过对大量课件的研究分析,总结课件制作的规律；研究了教学大纲对课件制作的影响；提出一种用于计算知识量的方法；提出根据教学大纲,从领域本体中提取课件内容的方法；提出根据知识量在课件文件中的组织课件内容的方法。通过这些方法,实现课件的自动生成。实验中,本文以《大学计算机基础》课程为例,应用上述方法构建了该门课程的部分领域本体,并以此本体为基础,生成了部分ppt课件(PowerPoint Courseware)。对实验结果的分析表明,应用此方法能够生成一个内容较完整、组织较合理的课件,在一定程度上解决了目前课件在自动生成方面的不足。本文的主要创新之处在于：提出根据概念所具有的教学目标属性及难重点属性,计算概念中所蕴含的知识量的方法。此方法一方面考虑了概念内容的特殊性,另一方面还可用于在课件文件中组织课件内容。

全文目录

摘要  7-9
ABSTRACT  9-11
插图索引  11-12
附表索引  12-13
第一章绪论  13-19
  1.1 研究背景  13-14
  1.2 研究现状  14-16
  1.3 研究意义  16
  1.4 研究内容  16-17
  1.5 本文组织结构  17-19
第二章本体和本体学习的相关理论及技术  19-35
  2.1 本体  19-26
    2.1.1 本体的定义  19-20
    2.1.2 本体的建模元语  20-21
    2.1.3 本体的分类  21-23
    2.1.4 本体的描述语言  23-25
    2.1.5 本体的构建原则  25-26
  2.2 本体学习  26-31
    2.2.1 概念的学习方法  26-29
    2.2.2 概念间分类关系的学习方法  29-31
  2.3 本体解析工具  31-34
    2.3.1 Jena  31-33
    2.3.2 SPARQL查询语言  33-34
  2.4 本章小结  34-35
第三章领域本体的生成  35-57
  3.1 领域本体生成的模型  35-37
  3.2 构建领域词典  37
  3.3 语料预处理  37-38
    3.3.1 文档的特征信息抽取  37
    3.3.2 领域语料文档切分  37-38
  3.4 概念抽取  38-46
    3.4.1 中文分词  39-40
    3.4.2 获取候选术语  40-45
    3.4.3 领域相关性分析  45-46
    3.4.4 人工检查  46
  3.5 概念关系抽取  46-52
    3.5.1 方法的选择  46-47
    3.5.2 建立向量空间模型  47-48
    3.5.3 相似度计算  48-50
    3.5.4 层次聚类  50-52
  3.6 本体评价及优化  52-53
    3.6.1 本体的评价  52
    3.6.2 本体的优化  52-53
  3.7 形式化本体表示  53-56
  3.8 本章小结  56-57
第四章基于领域本体的课件自动生成  57-73
  4.1 课件自动生成的模型  57-58
  4.2 影响课件生成的因素  58-59
  4.3 相关术语定义  59-62
  4.4 知识量的计算  62-65
  4.5 课件内容的生成  65-70
    4.5.1 提取概念  67-69
    4.5.2 提取课件内容  69-70
  4.6 课件自动生成  70-72
  4.7 本章小结  72-73
第五章系统设计与实验分析  73-83
  5.1 系统架构  73-74
  5.2 实验语料介绍  74-75
  5.3 分词实验  75-77
    5.3.1 评价指标  75-76
    5.3.2 分词实验分析  76-77
  5.4 候选术语抽取实验  77-79
    5.4.1 评价指标  77
    5.4.2 候选术语抽取实验分析  77-79
  5.5 概念关系抽取实验  79-81
  5.6 课件自动生成实验  81-82
    5.6.1 课件自动生成的样本  81-82
    5.6.2 课件自动生成的调查结果分析  82
  5.7 本章小结  82-83
第六章总结和展望  83-85
  6.1 总结  83-84
  6.2 展望  84-85
参考文献  85-90
成果目录  90-91
致谢  91

基于领域本体的课件自动生成的研究

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