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面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述
1
作者
黄振亚
刘淇
+4 位作者
陈恩红
林鑫
何理扬
刘嘉聿
王士进
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期1-16,共16页
分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了...
分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。
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关键词
学科
题
目
题
目质量分析
机器阅读理解
数学题问答
文章自主评分
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职称材料
题名
面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述
1
作者
黄振亚
刘淇
陈恩红
林鑫
何理扬
刘嘉聿
王士进
机构
中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室
认知智能全国重点实验室
讯飞华中人工智能研究院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第10期1-16,共16页
基金
国家自然科学基金(62106244,U20A20229,61922073)
中央高校基本科研业务费专项资金(WK2150110021)。
文摘
分析学科题目含义、模拟人类解决问题,是当前“人工智能+教育”融合研究的重要方向之一。近年来,智能教育系统的快速发展积累了大量学科题目资源,为相关研究提供了数据支撑。为此,利用大数据分析与自然语言处理相关的技术,研究者提出了大量面向学科题目的文本分析方法,开展了许多重要的智能应用任务,对探索人类知识学习等认知能力具有重要意义。该文围绕智能教育与自然语言处理交叉领域,介绍了若干代表性研究任务,包括题目质量分析、机器阅读理解、数学题问答、文章自主评分等,并对相应研究进展进行阐述和总结;此外,对相关数据集和开源工具包进行了总结和介绍;最后,展望了多个未来研究方向。
关键词
学科
题
目
题
目质量分析
机器阅读理解
数学题问答
文章自主评分
Keywords
educational questions
question quality analysis
machine reading comprehension
math problem solving
automated essay scoring
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
面向学科题目的文本分析方法与应用研究综述
黄振亚
刘淇
陈恩红
林鑫
何理扬
刘嘉聿
王士进
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
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