本文關(guān)鍵詞：Web教育資源內(nèi)容切片研究

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【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的極大推進(jìn),大量的信息都通過各種移動(dòng)終端傳遞給社會(huì)大眾,每個(gè)人都能夠在任何時(shí)間任何地點(diǎn)通過各種移動(dòng)設(shè)備快速獲取資源。然而現(xiàn)在豐富多彩、類型各異的網(wǎng)絡(luò)資源,基本都是以PC平臺(tái)為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的,適合移動(dòng)終端頁(yè)面的教育資源非常少,因此從資源共享、減少重復(fù)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(jìn)到移動(dòng)終端頁(yè)面上,讓人們進(jìn)行有效的移動(dòng)學(xué)習(xí)是現(xiàn)代教育理論中移動(dòng)教育必須要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。本文針對(duì)將豐富的Web教育資源引進(jìn)到移動(dòng)終端頁(yè)面從而適合移動(dòng)學(xué)習(xí),提出了有效且具有泛化能力的Web教育資源內(nèi)容提取及切割技術(shù),主要包括Web教育資源網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的提取和資源內(nèi)容的切片處理。本文的主要研究工作具體包括以下內(nèi)容：1、提出一種基于改進(jìn)的行塊分布函數(shù)的多線索網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容提取算法。該算法是通過分析網(wǎng)頁(yè)的特殊HTML標(biāo)簽、網(wǎng)頁(yè)中文本語義信息的文本特征、網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)格式信息的視覺布局特征這三種線索,對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行預(yù)處理,獲得了粗糙的網(wǎng)頁(yè)正文內(nèi)容,然后結(jié)合改進(jìn)的行塊分布函數(shù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行提取。2、介紹了Web教育資源內(nèi)容切片顆粒度。切片顆粒度是對(duì)資源文本進(jìn)行切割最基本的要素,明確了顆粒度的大小才能進(jìn)行切割處理。針對(duì)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(shí)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(jié)合正則表達(dá)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(jié)合HMM模型精確判斷文本邊界以完成文本切割,獲得文本內(nèi)容切片。實(shí)驗(yàn)表明,將HMM模型應(yīng)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(yè)內(nèi)容提取及切割技術(shù)。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(duì)頗具特殊形式的教案類資源和試題類資源進(jìn)行算法介紹,并且針對(duì)隨機(jī)抓取的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,以證明兩類資源的算法有效性和泛化能力。
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G434

【相似文獻(xiàn)】

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3 張W，

本文編號(hào)：1189129