Аңдатпа
Қазақ тілі үшін цифрлық ресурстар тапшылығы жағдайында Зияткерлік бағдарламаланатын жүйелерді қолдау үшін Қазақстан тарихы мектебінің курсының пәндік білімін ресімдеу ерекше өзекті болып отыр. Бұл жұмыста 5-10 сынып оқулықтарының толық корпусы негізінде құрылған Қазақстан тарихы бойынша зияткерлік бағдарламаланатын жүйелерді зерттеу нәтижелері ұсынылады және алынған білім графигінің QA-міндеттері үшін контекст іздеудің сапасына әсері талданады. Зерттеудің мақсаты-терминдерді теру алгоритмін әзірлеу (person, period, place, source, event, unknown). Бастапқы "астық" белгілерін алу үшін жоғары дәлдіктегі үлгілер пайдаланылады, содан кейін оқыту логистикалық регрессияны пайдалана отырып, XLM-R трансформаторының эмбеддингтерінде жүргізіледі. Seed-белгілеу бойынша валидацияда негізгі сыныптар (person, period, place) үшін 0,89 және F1-ден 0,92-ге дейінгі дәлдікке қол жеткізіледі. Зерттеудің ғылыми жаңалығы онтологияның практикалық пайдалылығын бағалау әдісін әзірлеу болып табылады QA-661 мысалдың жиынтығы (528 пойыз /133 тест) кепілдендірілген дұрыс жауап спандарымен. Ұсынылған әдіс бірнеше семантикалық іздеу конфигурацияларын салыстырады: оқулық бөлімдері бойынша негізгі іздеу, онтологиялық "құжаттар" бойынша іздеу және тезаурус пен онтология арқылы сұраныстар мен контексттерді кеңейту нұсқалары. Нәтижелер онтологиялық құжаттарды қолдану p@1-ді шамамен 0,56-дан 0,86-ға дейін және ndcg@10-ны ≈0,77-ден ≈0,92-ге дейін арттыратынын көрсетеді; біріктірілген "онтология + кеңейту" схемасы ndcg-нің жоғары деңгейін және сәйкес контексттерді толық қамтуды сақтайды. Осылайша, ұсынылған онтологиялық бағдарланған тезаурус пен Қазақстан тарихы бойынша білім графы 5–10 сыныптарға арналған оқу материалын құрылымдап қана қоймай, қазақ тіліндегі сұрақ-жауап жүйелерінде контекст іздеу сапасын айтарлықтай жақсартады және доменге бейімделген QA-модельдерді оқыту мен бағалауға арналған берік негіз қалыптастырады.