Перевод названия: SOME PRINCIPLES OF AUTOMATIC GENERATION OF LEARNING MATERIALS BASED ON TWO-LEVEL SEMANTIC TEMPLATES
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2016
Ключевые слова: генерация естественного языка, семантические признаки, порождение естественного языка, генерация осмысленных предложений, generation of natural language, semantic features, Natural language generation, the generation of meaningful sentences
Аннотация: В работе предлагается модель добавления шаблонов семантической декомпрессии на основе принципов добавления семантического шума на основе двухуровневых шаблонов. Рассмотренные принципы позволяют обеспечить выполнение алгоритмов добавления шаблонов семантической декомпрессии в целях порождения более широкого множества фраз естественнПоказать полностьюого языка, например, в форме учебных заданий с применением лингвистического программного обеспечения. Метод представления данных в форме многоуровневых шаблонов позволяет генерировать фразы естественного языка на основе слов, соответствующих векторам семантических признаков, описываемых в работе, что позволяет использовать критерий их соответствия, определяющих осмысленность конечных фраз процесса генерации. Многоуровневые шаблоны разбиваются на различные по результатам генерации стилистические подмножества. Результаты апробированы на основе программы генерации учебных заданий, имеющей целью повышение эффективности подготовки материалов к учебным занятиям. Делается вывод о необходимости продолжения данных исследований, в частности на основе многоуровневых шаблонов с большей мощностью генерируемых подмножеств естественного языка. The paper proposes a model of adding semantic decompression templates, based on the principles of adding semantic noise on the basis of two-level templates. The considered principles allow execution of the algorithms of adding semantic decompression pattern for generating a wider set of phrases of a natural language, for example in the form of learning tasks using linguistic software. The method of data presentation in the form of multi-level templates to generate sentences of the natural language based on words that correspond to the vectors of semantic features, described in this work that allows using the criterion of their correspondence, defining meaningfulness of the end phrases in the generation process. The multi-level patterns are separated into different stylistic subsets as a result of the generation. The results were tested based on the educational tasks generation software, which aims to improve the effectiveness of training materials for the training sessions. The conclusion is that it is needed to continue these studies, in particular, on the basis of multilevel templates with bigger power of the subsets of the generated natural language.
Журнал: Современные наукоемкие технологии
Выпуск журнала: № 4-1
Номера страниц: 36-40
ISSN журнала: 18127320
Место издания: Пенза
Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"