Курсовая работа
Построитель вопросительных предложений
Содержание
Введение
1. Теоретическая часть
1.1 Генерация учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала
1.2 Постановка вопросов к членам предложения
2. Описание алгоритмов решения задачи
2.1 Выделение отдельных членов предложения
2.2 Построение дерева синтаксического подчинения
2.3 Генерация вопросов
2.3.1 Задание вопроса к слову
2.3.2 Построение вопросительного предложения
Заключение
Список литературы
Приложение 1. Листинг программы разбиения предложения на отдельные слова и поиска вопросительных слов к ним
Приложение 2. Список сокращений
Введение
Информационные технологии в образовании играют все более существенную роль. Современный учебный процесс трудно представить без использования компьютерных учебников, задачников, тестирующих и контролирующих систем. Одной из главных задач в таких системах является автоматическая генерация вопросительных предложений к различным частям лекционных материалов.
Цель нашей работы заключается в обеспечении автоматизации процесса составления различных тестов, проверок и задач. Для этого требуется рассмотреть несколько способов решения подобных задач и на их основе составить основной алгоритм решения поставленной перед нами задачи.
Задача генерации вопросительных предложений разбивается на несколько более простых подзадач:
1. разбор предложения (выделение отдельных членов предложения, построение дерева синтаксического подчинения);
2. построение вопросительных предложений на основе полученных результатов;
3. вывод результатов.
В нашей работе наиболее подробно будет рассмотрен только второй пункт. Так же будут затронуты проблемы разбора предложения.
1. Теоретическая часть
1.1 Генерация учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала
Рис. 1
Значительную долю учебного материала КУ и КОС составляет текст. Поэтому идея генерации УТЗ на его основе представляется весьма логичной. Схема, иллюстрирующая её воплощение изображена на рис. 1. В неё входят две процедуры. Первая применяется в процессе разработки КУ (КОС), вторая – при его эксплуатации. Очевидно, вторая процедура должна быть автоматической. "Идеальная" реализация рассматриваемой схемы имеет место, когда первая процедура является автоматической, т.е анализ текста и формирование моделей УТЗ для генерации производиться авторской системой без участия человека. [1]
Методы анализа текстов на естественном языке и построения на их основе моделей представления ПО находятся в фокусе исследований в области прикладной лингвистики и искусственного интеллекта. К числу ключевых проблем, связанных с развитием этих методов, относятся:
·сложность моделирования семантики;
·наличие так называемых "не-факторов", присущих человеческим представлениям и отражаемых в текстах (неточности, неполноты, несогласованности и др.)
·неоднозначность соответствия между естественно - языковыми и формализованным представлениям (одна и таже мысль может быть выражена по-разному; дополнительные трудности анализа вызывают синонимия и омонимия);
·необходимость учета контекста.
Особо отметим последнюю проблему. Человек понимает текст благодаря тому, что он обладает знаниями о ПО, к который данный текст относится. Эти знания составляют контекст, позволяющий прояснить смысл положений, содержащихся в тексте, а также извлечь из него мысли, которые имелись в виду, но не были выражены явно.
Таким образом, исходный фрагмент текста, поступающий на вход анализатора, недостачею для построения его адекватной семантической модели. Наряду с ним необходимо использовать базу знаний, отражающую как общие, так и специфичные для данной ПО представления. Создание такой базы знаний – непростая задача, на сегодняшний день в полной мере нерешенная.
Исходя из сказанного, мы считаем не рациональным стремиться во что бы то ни стало добиться автоматической Процедуры 1.
Распределение ролей между компьютерной системой и человеком в рамках интерактивной процедуры формирований УТЗ может быть разным. Чем выше степень автоматизации, тем эффективнее инструментарий и тем сложнее его реализация.
1.2 Постановка вопросов к членам предложения
Идея методов генерации вопросов к членам предложения заключается в следующем. Из текста выбирается предложение. Для него составляется грамматическая спецификация, служащая ядром модели задачи. С помощью нее в модели описываются члены предложения, к которым имеет смысл ставить вопросы. Для каждого из них определяется семантический класс, содержащий естественно-языковые выражения, представляющие некорректные альтернативные варианты ответа или его неисключающие компоненты.
По сути формулировка вопроса к какому-то члену предложения строится на основе исходного предложения путем удаления из него данного члена и подчиненных ему синтаксических единиц, добавления вопросительного слова или словосочетания, а также изменения порядка оставшихся членов.
Основные этапы интерактивной процедуры формирования модели УТЗ приведены в таблице 1.
Таблица 1.
| Этапы, выполняемые
Оценок: 1000 (Средняя 5 из 5)
Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов. © 2016 - 2022 BigEdu.ru
|