Academic Journal
Некоторые принципы автоматической генерации учебных материалов на основе баз знаний и лингвистической классификации
| Title: | Некоторые принципы автоматической генерации учебных материалов на основе баз знаний и лингвистической классификации |
|---|---|
| Source: | Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. |
| Publisher Information: | Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, 2012. |
| Publication Year: | 2012 |
| Subject Terms: | ГЕНЕРАЦИЯ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА, СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ, КЛАССИФИКАЦИИ СЛОВ И ПОНЯТИЙ ЯЗЫКА, ГЕНЕРАЦИЯ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ |
| Description: | In the work models and means of meaningful subset of the natural language generation for educational courses are considered. In particular, a semantic notional space of the words of the language is assigned. The purpose of text generation model creation for the educational courses in English language, is set, the tasks of its application, based on generative grammars over oriented forest of strings, is formulated, and the conclusion about the specific features and the structure of the educational courses generation model, is made. Рассматриваются модели и средства генерации осмысленного подмножества естественного языка учебных курсов. В частности, задается семантическое понятийное пространство слов языка. Ставится цель построить модель генерации текстов для учебных курсов по английскому языку, формулируются задачи ее применения на основе порождающих грамматик над ориентированным лесом строк. Делается вывод о специфике и структуре модели генерации учебных курсов. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | text/html |
| Language: | Russian |
| ISSN: | 1816-9724 |
| Access URL: | http://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-printsipy-avtomaticheskoy-generatsii-uchebnyh-materialov-na-osnove-baz-znaniy-i-lingvisticheskoy-klassifikatsii http://cyberleninka.ru/article_covers/14978892.png |
| Accession Number: | edsair.od......2806..7d10c34d90bfa1a24b1c7bfa42d56c64 |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18169724 |
|---|