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

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

2017

DOI 10.1109/icengtechnol.2017.8308192

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.