Automatic formation of questions and answers on the basis of the knowledge base

Assel Omarbekova, Gulbarshyn Nurgazinova, Altynbek Sharipbay, Alibek Barlybayev, Gulmira Bekmanova

2017

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/icengtechnol.2017.8308192

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

This paper describes the process development for automatic generation of test questions and answers to the given questions from the knowledge base. The work products are application-oriented and will be used in the organization and arranging the smart learning. It is provided detailed examples of the ontology based representation models and the SPARQL query evaluation in RDF-documents. Also program implementation of issues generating program in the Python programming language with connecting the necessary libraries for working with RDF-files has been described.