Automatic Generation of Concept Maps based on Collection of Teaching Materials

2015

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.5220/0005554702480254
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The aim of this work is demonstration of usefulness and efficiency of statistical methods of text processing for automatic construction of concept maps of the pre-determined domain. Statistical methods considered in this paper are based on the analysis of co-occurrence of terms in the domain documents. To perform such analysis, at the first step we construct a term-document frequency matrix on the basis of which we can estimate the correlation between terms and the designed domain. At the second step we go on from the term-document matrix to the term-term matrix that allows to estimate the correlation between pairs of terms. The use of such approach allows to define the links between concepts as links in pairs which have the highest values of correlation. At the third step, we have to summarize the obtained information identifying concepts as nodes and links as edges of a graph and construct a concept map as resulting graph.