自然語言處理（NLP）被廣泛應用于不同的研究領域,包括文本分詞、語音識別、文本信息的處理、人工智能等,對文本中名詞或短語的處理是NLP研究的重要內容。名詞或短語研究的主要目標之一是探討將傳統(tǒng)的關鍵詞和句法方法、語義方法相結合的可能性,以提高信息處理與分析的質量。大規(guī)模開放在線課程（MOOC）為大眾提供了豐富的學習資源,并且MOOC討論區(qū)成為學生和教師之間進行深入互動的主要交流途徑。因此,討論區(qū)中適當長度的學生-助教的討論對于MOOC討論區(qū)的提問者和觀察者來說尤其寶貴。本文利用NLP技術深入挖掘MOOC討論區(qū)中學生-助教問答文本（學生問、助教答）信息,提出了一種挖掘問答文本概念傳遞特征的自然語言處理方法。本文利用Stanford Word Segmenter對問答文本分詞,再用Stanford POS Tagger標注問答文本詞性,提取問答文本中的名詞（即概念）,將文本中提取的概念通過語言知識庫HowNet/WordNet得到每個概念對應的上位概念。然后結合網絡分析工具UCInet、文本分析工具CRIE/Coh-Metrix,將概念傳遞過程視為一個有向圖建模。選取平均路徑長度、語義具體度... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＷｏｒｄＮｅｔ中ｓｏｐｒａｎｏ的上下位關系表示??ＨｏｗＮｅｔ和ＷｏｒｄＮｅｔ在描述概念采用的方法有些不同，但是這兩者有著明顯的??

文本信息中數(shù)據的“大小”和“形式”多種多樣，在提取文本中的特征時重要??的一點就是結構化數(shù)據，一般把文本中沒有經過處理的原始數(shù)據轉換成結構化數(shù)據，??然后借助一些工具，來得到有效信息的過程稱為信息提取，如下圖２．２，展示了一種??基本的提取文本信息特征的系統(tǒng)結構。它首先借助一些句子分割工具把文本內容分??成句子，其次是分詞、詞性標注、實體識別（識別文本中實體之間可能存在的關系）、??１２??

３．ｉ?流程??為了研宄問答文本概念傳遞特征，本文提出了一個挖掘文本概念傳遞特征的自??然語言處理流程，如圖３．１。??Ｉ?ａ—＿Ｉ?Ｉ?Ｉ??！丨學生－助教語料１?Ｊ丨－問答－文本綱ｉｉＴｊ?Ｉ??！?｜科學家語料｜?］?］?｜文本去停用調］??Ｉ?｜發(fā)言人語料?！?Ｔ?一＂＂＇??■?Ｊ?｜?＊?ｎ??廠?文本處理?；??Ｉ???Ｉ??Ｉ?文本分詞?丨??Ｉ?ｉ?Ｉ?：■■」?■?Ｉ??！?｜詞性標注?提取概念丨??１?????Ｉ??Ｉ?１??概念傳遞特征挖掘??——ｒｚ：一」…一ｉｎ一一一??Ｉ?ＨｏｗＮｅｔ／ＷｏｒｄＮｅｔ?！?廠?ＣＲＩＥ／Ｃｏｈ－Ｍｅｔｒｉｘ?］?Ｉ?Ｕ?Ｃｌ?ｎｅｔ??Ｉ?｜｜?ｊ?Ｉ????［｜語義具體度｜?｜?｜?｜可讀性｜?ｊ?［?｜平均路徑長度ｊ??１?！?｜?１?ＬＳＡＳＳｌ?｜?｜?Ｉ?｜?出?／入度?｜?；??Ｉ?Ｉ?ｉ?Ｊ??圖３．１挖掘文本概念傳遞特征的流程圖??如圖３．１所示，文本概念傳遞特征的挖掘流程由預處理、文本處理、概念傳遞??特征挖掘三個部分組成。??第一部分，文本的預處理首先從獲得的學生－助教、科學家、發(fā)言人語料數(shù)據中??整理出問答文本，一個問答文本即一個提問和一個對應的回答，然后再過濾問答文??本的停用詞。??第二部分，文本處理過程是先借助Ｓｔａｎｆｏｒｄ?Ｗｏｒｄ?Ｓｅｇｍｅｎｔｅｒ分詞，再用Ｓｔａｎｆｏｒｄ??ＰＯＳ?Ｔａｇｇｅｒ標注詞性，然后結合ＨｏｗＮｅｔ／ＷｏｒｌｄＮｅｔ提取問答文本的概念特征。??第三部分

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]在線社會網絡的測量與分析[J]. 徐恪,張賽,陳昊,李海濤.  計算機學報. 2014(01)
[9]概念圖理論在移動學習資源設計中的應用研究[J]. 李浩君,項靜,吳亮亮.  中國遠程教育. 2013(07)
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碩士論文
[1]基于HowNet的個性化學習系統(tǒng)的研究與設計[D]. 張珺昱.江西師范大學 2016



本文編號：3286574