本文關鍵詞：Web教育資源內容切片研究

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【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的極大推進,大量的信息都通過各種移動終端傳遞給社會大眾,每個人都能夠在任何時間任何地點通過各種移動設備快速獲取資源。然而現(xiàn)在豐富多彩、類型各異的網(wǎng)絡資源,基本都是以PC平臺為標準設計的,適合移動終端頁面的教育資源非常少,因此從資源共享、減少重復開發(fā)的視角出發(fā),充分發(fā)揮現(xiàn)有Web教育資源的利用率,將豐富的Web教育資源引進到移動終端頁面上,讓人們進行有效的移動學習是現(xiàn)代教育理論中移動教育必須要實現(xiàn)的目標。本文針對將豐富的Web教育資源引進到移動終端頁面從而適合移動學習,提出了有效且具有泛化能力的Web教育資源內容提取及切割技術,主要包括Web教育資源網(wǎng)頁內容的提取和資源內容的切片處理。本文的主要研究工作具體包括以下內容：1、提出一種基于改進的行塊分布函數(shù)的多線索網(wǎng)頁內容提取算法。該算法是通過分析網(wǎng)頁的特殊HTML標簽、網(wǎng)頁中文本語義信息的文本特征、網(wǎng)頁結構格式信息的視覺布局特征這三種線索,對網(wǎng)頁進行預處理,獲得了粗糙的網(wǎng)頁正文內容,然后結合改進的行塊分布函數(shù)對網(wǎng)頁內容進行提取。2、介紹了Web教育資源內容切片顆粒度。切片顆粒度是對資源文本進行切割最基本的要素,明確了顆粒度的大小才能進行切割處理。針對不同類型的資源文本,考慮布局信息和句子、文本段落、文本塊層次來確定顆粒度的大小。3、提出了一種基于模式識別的HMM文本切割算法。該算法是根據(jù)資源文本的文本語義特征和視覺布局特征結合正則表達式匹配來判斷文本子主題的邊界,獲得文本語義塊序列,再結合HMM模型精確判斷文本邊界以完成文本切割,獲得文本內容切片。實驗表明,將HMM模型應用到文本切割中是較理想的,切片效果很好。4、以教案類和試題類資源為例,具體講述Web教育資源主題網(wǎng)頁內容提取及切割技術。由于資源類型比較多,且不同類型資源方法略有不同,所以本文對頗具特殊形式的教案類資源和試題類資源進行算法介紹,并且針對隨機抓取的網(wǎng)頁進行實驗驗證,以證明兩類資源的算法有效性和泛化能力。
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G434

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