【摘要】：近年來,隨著國家信息化戰(zhàn)略的深入推進(jìn)以及數(shù)字化教育的持續(xù)發(fā)展,我國各級教育資源建設(shè)已經(jīng)取得了巨大的成就。Web上各類教育資源的存量巨大、內(nèi)容豐富、增長迅速,特別是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”思維在社會生活中的深入應(yīng)用實(shí)踐,眾多輔助的學(xué)習(xí)模式和手段在技術(shù)變革中也在悄然演變和進(jìn)步,終端學(xué)習(xí)者對資源的獲取、貢獻(xiàn)與影響會越來越直接,由此必將進(jìn)一步推動教育資源的建設(shè)共享規(guī)模以及強(qiáng)化其發(fā)展質(zhì)量,所有這些對教育資源的有效組織與獲取技術(shù)提出了更高的要求。而同時,巨量的教育資源處在開放、動態(tài)和多變的Internet環(huán)境下,位置分散、內(nèi)容多樣、實(shí)際描述標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,針對特定學(xué)習(xí)目的,學(xué)習(xí)者往往較難實(shí)現(xiàn)有效的資源內(nèi)容篩選與獲取。如何利用文本信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源語義層面的自動標(biāo)識,關(guān)聯(lián)整合不同組織、不同形式的教育資源數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更為有效的教育資源組織和共享具有十分重要的理論和實(shí)用價值。為此,論文提出了基于關(guān)系形式概念(Relational Formal Concept, RFC)的教育資源語義互聯(lián)模型——資源關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)(Resource 'Association Link Network,RALN),主要聚焦于三個關(guān)鍵研究問題:(1)針對開放的Web教育資源標(biāo)識組織,如何引入更多的背景知識,提高資源模型的通用性與適應(yīng)性,論文需要為背景知識的表達(dá)與獲取提供靈活、通用的語義框架支持;(2)為了改善文本主題單純依靠離散關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)特征的局限,使其獲取與人類的并行閱讀方式更為接近,論文在獲取局部詞條概念的同時,還需獲取資源片段的上下文語境特征,更好發(fā)揮背景知識的效用;(3)針對個性化資源的時空動態(tài)性,如對于不同學(xué)習(xí)者和不同學(xué)習(xí)階段,資源間的關(guān)聯(lián)都可能存在差異或變化,資源模型在表達(dá)資源內(nèi)容靜態(tài)關(guān)聯(lián)的同時,還應(yīng)該具備動態(tài)學(xué)習(xí)能力,為教育資源語義標(biāo)識、關(guān)聯(lián)組織提供動態(tài)模型支持。論文針對以上問題進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容為:(1)擴(kuò)展了傳統(tǒng)形式背景(Formal Context, FC),構(gòu)建了關(guān)系形式概念模型(Relational Formal Concept Model, RFCM)。基于三元組關(guān)系構(gòu)建的 RFCM,為實(shí)體詞條(包括主體概念、客體概念)、實(shí)體關(guān)系(謂詞概念)的語義描述提供了統(tǒng)一的形式化框架,即關(guān)系表達(dá)成主、客體概念、謂詞概念。其中主、客體概念、謂詞概念是關(guān)系不同側(cè)面語義的集合二元組形式化體現(xiàn),均由概念的內(nèi)涵和外延兩部分組成。論文基于關(guān)系形式概念模型,借助開放協(xié)作知識庫(如百度百科、維基百科),自動獲取其中的條目數(shù)據(jù)、標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為關(guān)系形式背景的初始來源,以此構(gòu)建關(guān)系形式概念背景知識;在關(guān)系形式概念提供的初始背景知識下,綜合考慮詞條上下文句法信息,本文采用圖理論對實(shí)體詞條間的關(guān)系形式概念連通度進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)實(shí)體關(guān)系的抽取、實(shí)體概念識別的協(xié)作處理,輔助關(guān)系形式背景的擴(kuò)展學(xué)習(xí),為資源標(biāo)識提供動態(tài)的背景知識。關(guān)系形式概念模型作為一種協(xié)作、自組織的文本語義獲取與表達(dá)模型,能為后續(xù)資源文本的主題抽取與表達(dá)、Web資源關(guān)聯(lián)組織,提供更為靈活的形式化背景知識和統(tǒng)一的語義框架。(2)基于關(guān)系形式概念模型,為文本主題的定義與獲取設(shè)計(jì)了完整的技術(shù)路線,構(gòu)建了關(guān)系形式概念主題模型(Relational Formal Concept Topic Model,RFCTM)。RFCTM借助了關(guān)系形式概念背景知識,首先對實(shí)體詞條的關(guān)系形式概念相關(guān)度進(jìn)行計(jì)算;并綜合考慮詞條上下文句法信息,進(jìn)行文本中關(guān)系形式概念的連通度語義計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了從文本原始詞條—詞條主題—文本離散主題—文本連通主題的資源主題獲取路徑。相比離散關(guān)鍵詞的主題表達(dá),RFCTM具有關(guān)系形式概念更為靈活的語義表達(dá)粒度和更為完整的主題表達(dá)框架�，F(xiàn)代系統(tǒng)科學(xué)認(rèn)為[3]:新事物的性質(zhì)以既有組成要素為基礎(chǔ),但又不能由組成要素完全說明,組成要素之間的特定內(nèi)在聯(lián)系才是事物的本質(zhì)。該觀點(diǎn)用以文本主題的分析同樣適合,即詞條是語義的基礎(chǔ),但離散詞條及其概念也難以完全刻畫文本語義主題。RFCTM則模擬了人的基于局部特征和基于語境的并行閱讀認(rèn)知方式,可以為基于內(nèi)容的Web資源標(biāo)識提供形式化的主題向量,為資源的關(guān)聯(lián)組織提供基礎(chǔ)的語義要素。(3)以文本主題模型為基礎(chǔ),為教育資源的標(biāo)識與組織構(gòu)建了基于語義的標(biāo)識模型。該模型包括知識關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)(Knowledge Association Link Network,KALN)以及資源關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)(Resource Association Link Network, RALN)。KALN是由關(guān)系形式概念及其連接關(guān)系構(gòu)建的知識網(wǎng)絡(luò),它為資源標(biāo)識組織提供了基礎(chǔ)的背景知識網(wǎng)絡(luò);RALN表達(dá)了資源文本片段間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系。論文以資源片段的語義作為獨(dú)立的主題模式,它也是RALN進(jìn)行關(guān)聯(lián)的邏輯結(jié)點(diǎn),并對雷同的主題模式約簡合并,以此減少在資源標(biāo)識過程中的RALN結(jié)點(diǎn)增加速度,控制RALN的規(guī)模,提高資源的標(biāo)識組織效率。由于KALN、RALN是由通用的開放協(xié)作知識庫初始化的,針對特定的教育資源標(biāo)識組織往往語義粒度過粗或缺少領(lǐng)域知識的支持,難以反映領(lǐng)域資源間特定關(guān)聯(lián)或領(lǐng)域背景,需結(jié)合領(lǐng)域資源的內(nèi)容作進(jìn)一步擴(kuò)展。(4)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)理論中的四個相關(guān)假設(shè),對KALN進(jìn)行了連接強(qiáng)度的計(jì)算擴(kuò)展。論文模擬人類記憶的激活擴(kuò)散、遺忘抑制機(jī)制,借助資源內(nèi)容對關(guān)系形式概念的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行動態(tài)學(xué)習(xí)調(diào)整,使其不僅反映關(guān)系形式概念語義關(guān)聯(lián),還體現(xiàn)Web資源中關(guān)系形式概念的領(lǐng)域共現(xiàn)語義,使知識關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)與特定領(lǐng)域背景更為接近。論文還提出了基于資源文檔的結(jié)構(gòu)信息對RALN進(jìn)行擴(kuò)展的思路,使主題模式之間的關(guān)聯(lián)不僅體現(xiàn)其包含的關(guān)系形式概念細(xì)粒度語義關(guān)聯(lián),也體現(xiàn)資源同一文檔中的多主題模式間粗粒度領(lǐng)域關(guān)聯(lián)。最后還對KALN與RALN增量更新算法進(jìn)行了優(yōu)化,提高模型的擴(kuò)展學(xué)習(xí)效率。針對當(dāng)前資源標(biāo)識組織存在的問題,論文的創(chuàng)新性工作主要體現(xiàn)在:(1)擴(kuò)展了形式背景(Formal Context, FC),定義了關(guān)系形式概念模型(Relational Formal Concept Model,RFCM),從形式上統(tǒng)一了詞條、關(guān)聯(lián)和概念間的語義表達(dá),為文本主題的表達(dá)提供了 一個新思路;(2)基于關(guān)系形式概念的連通度概念,進(jìn)行文本詞條的連通度計(jì)算,為文本主題的獲取提供了更多語境信息;(3)借鑒激活擴(kuò)散、遺忘抑制的記憶認(rèn)知規(guī)律,構(gòu)建并擴(kuò)展了資源關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò),為個性化學(xué)習(xí)與資源推薦提供了動態(tài)的模型適應(yīng)能力。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G434;G254
【圖文】：

圖１．１邋ＣＥＬＴＳ－４１技術(shù)規(guī)范數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)逡逑

邐（２－３）逡逑概念格是所有形式概念在子概念和超概念下的序集。因此，概念格可以圖形逡逑化表示為其所對應(yīng)的Ｈａｓｓｅ圖，表２．１概念格的Ｈａｓｓｅ圖如圖２．１所示。圖２．１中逡逑的節(jié)點(diǎn)間存在表達(dá)式（２－１）、（２－２）、（２－３）定義的偏序或上下界關(guān)系。逡逑這使得給定數(shù)據(jù)背景的概念結(jié)構(gòu)變得清晰和易于理解，從而實(shí)現(xiàn)了概念格的逡逑１９逡逑

一），即它們在關(guān)系上是相鄰的；Ｆ為邊集￡的權(quán)值，代表結(jié)點(diǎn)間關(guān)系度，即叭？％）邋＝邋0＿（％，邋％）。謂詞概念、主體概念或客體概念間內(nèi)涵，則認(rèn)為它們在關(guān)系上也是相鄰的。為明Ｄ圖多結(jié)點(diǎn)連通思三元組Ｐ）的連通采用圖３．１示意。逡逑

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 李嘉駿;;語義Wiki構(gòu)建E-Learning平臺[J];電子技術(shù)與軟件工程;2018年08期

本文編號：2793019