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内容大纲
代数应用题，也称为代数故事题，是将数学理论与生活情境连接的桥梁，是数学教学的重点和难点。在代数应用题解题过程中，广大中小学生普遍存在表征困难等问题。本书在分析智能导学系统、题意理解等国内外研究现状的基础上，面向代数应用题，提出表征辅导系统。本书首先分析了应用题的结构特征，提出基于情境模型的知识表示方法；然后基于自然语言处理技术，根据框架语义和句模理论，构建面向代数应用题的框架语义知识库，提出基于层次结构的句模，在此基础上，对题型进行识别，并抽取应用题题目文本中的情境实体、情境变化等，促使机器理解题意；最后在机器理解题意的基础上，从问题情境自动仿真、基于问卷的表征辅导、列算式表征等角度有效辅导学生对应用题进行表征。本书进一步完善了智能导学系统研究，为辅导广大中小学学生有效表征应用题、进一步提高应用题的学习效率和质量提供参考。 -
作者介绍
余小鹏，教授，武汉大学信管领域博士后，武汉大学计算机应用专业博士，高级程序员。研究方向为信息系统与电子商务、情报技术等。在情报学报等期刊发表学术论文30余篇，其中10篇被EI收录，9篇被ISTP收录。主持教育部人文社科项目、全国教育科学“十三五”规划教育部重点课题、湖北省教育科学规划一般课题各1项；主持湖北省教育厅科研项目2项、湖北省教育厅人文社科项目2项，校内人文社科项目、重点教改项目各1项，参加国家自然科学基金项目和国家社会科学基金项目各1项。出版学术专著2部，参编教材2部。 -
目录
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状与分析
1.2.1 研究现状
1.2.2 问题分析
1.2.3 发展趋势
1.3 研究内容
1.3.1 应用题特征分析
1.3.2 基于情境模型的应用题语义表示方法
1.3.3 面向应用题的框架语义知识库
1.3.4 基于多层句模的应用题题意理解研究
1.3.5 基于特征增强的应用题题型识别
1.3.6 代数应用题表征辅导系统构建
1.4 主要创新
1.4.1 提出了基于情境模型的代数应用题语义知识表示方法
1.4.2 构建了面向代数应用题的框架语义知识库
1.4.3 提出了基于多层句模的题意理解策略
1.4.4 提出了基于特征增强的题型识别算法
1.4.5 构建了表征辅导系统
1.5 本书结构
小结
2 相关理论阐述
2.1 数学应用题简介
2.1.1 定义
2.1.2 分类
2.1.3 变式
2.1.4 特点
2.2 智能导学系统
2.2.1 智能导学系统简介
2.2.2 学生模型模块
2.2.3 导学模块
2.2.4 领域知识模块
2.2.5 专家模块
2.3 自然语言处理
2.3.1 概述
2.3.2 词向量技术
2.3.3 分类器模型
2.4 常用知识表示方法
2.4.1 知识表示方法的选择
2.4.2 常用知识表示方法
小结
3 应用题特征分析
3.1 层次结构分析
3.1.1 信息构成分析
3.1.2 数量结构分析
3.1.3 应用题的层次结构
3.2 特征分析
3.2.1 实体
3.2.2 关键词
3.2.3 数量词
3.2.4 短语结构分析
3.2.5 句模分析
3.3 应用题的综合结构分析
小结
4 基于情境模型的应用题语义表示方法
4.1 叙事性文本及其表示
4.1.1 数学应用题与叙事文本
4.1.2 事件
4.1.3 事件与叙事文本的语义表示
4.2 阅读中的情境模型
4.2.1 情境模型的内涵
4.2.2 情境模型的信息加工
4.2.3 应用题解决中的情境模型
4.2.4 情境模型的作用
4.3 提出问题
4.3.1 知识的情境性分析
4.3.2 常见知识表示的不足
4.3.3 叙事文本表示的不足
4.3.4 提出对策
4.4 基于情境模型的知识表示方法
4.4.1 SMKR知识表示的结构
4.4.2 情境模型之间的关系分析
4.4.3 情境模型的构成分析
4.4.4 SMKR实例与特点
小结
5 面向代数应用题的框架语义知识库
5.1 框架语义知识库研究现状及分析
5.2 CFN数据库
5.2.1 框架库
5.2.2 句子库
5.2.3 词元库
5.3 WPCFN框架语义知识库构建
5.3.1 WPCFN的结构
5.3.2 框架库的构建
5.3.3 规则库的构建
小结
6 基于多层句模的应用题题意理解
6.1 句模相关理论
6.1.1 基本概念
6.1.2 确定句模的思路
6.1.3 鲁川句模
6.2 数学应用题题意理解研究现状及分析
6.2.1 研究现状
6.2.2 问题分析
6.2.3 提出问题
6.3 基于层次结构的HSST句模构建
6.3.1 句模的结构
6.3.2 谓词的情境性分析
6.3.3 句模的构成要素
6.3.4 句模的构建
6.3.5 应用题语义句模的分类
6.4 基于HSST句模的题意理解
6.4.1 知识表示方式的选择
6.4.2 题意理解的关键思路
小结
7 基于特征增强的应用题题型识别
7.1 题型识别简介
7.2 文本分类基础
7.2.1 文本分类定义
7.2.2 常见中文分词方法
7.2.3 文本表示模型
7.2.4 常用特征处理方法
7.2.5 文本分类效果评价
7.3 常见特征处理方法研究现状及分析
7.3.1 研究现状
7.3.2 分析
7.4 基于特征增强的题型识别算法
7.4.1 常见分类器简介
7.4.2 关键思路
7.4.3 算法的流程
7.4.4 实验
小结
8 面向代数应用题的表征辅导系统构建
8.1 解题认知过程
8.1.1 Polva的研究
8.1.2 Mayer的研究
8.1.3 Kintsch和Greeno的研究
8.1.4 Hegarty、Mayer和Green等人的研究
8.1.5 Lucangeh、Tressoldi和Cendron的研究
8.1.6 Enright和Arendasy的研究
8.2 表征辅导系统的总体架构
8.2.1 表征的重要性分析
8.2.2 应用题表征障碍分析
8.2.3 提出问题
8.2.4 功能分析
8.2.5 总体架构与关键模块
8.3 基于SMKR的问题情境仿真
8.3.1 常见情境仿真技术
8.3.2 提出问题
8.3.3 功能结构
8.3.4 主要模块
8.4 基于问卷调查法的表征辅导
8.4.1 常见表征研究方法
8.4.2 提出问题
8.4.3 功能结构
8.4.4 主要模块
8.5 基于SMKR的列算式
8.6 原型系统实现
8.6.1 开发工具介绍
8.6.2 设计原则
8.6.3 数据管理模块
8.6.4 自然语言处理模块
8.6.5 领域知识构建模块
8.6.6 题意理解模块
8.6.7 表征辅导模块
8.6.8 系统管理模块
小结
9 总结与展望
9.1 总结
9.2 展望
参考文献
后记
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