面向高校学生深度辅导领域的主题建模和主题上下位关系识别研究

摘要：

[目的]对高校学生深度辅导这一特定领域知识进行建模,提出一个支持小规模知识获取和建模的框架.[方法]采用LDA模型识别出文档集合所包含的主题及标识主题的词组;对“文档-主题”矩阵进行概念层次分析,获取主题之间的上下位关系;并将建模结果统一编码为本体的形式存入知识库,以便进行知识检索.[结果]本研究面向深度辅导具体应用,引入概念层次分析法,在LDA建模基础上进一步细化主题知识的粒度,改善了LDA主题建模结果难以表达主题之间关联关系的难题.[局限]未考虑新的深度辅导文档带来的知识库增量更新问题.[结论]本研究框架能够很好地支持深度辅导领域中诸如学生问题、交流方式、引导技巧等多粒度知识的建模与检索.

关键词：LDA、形式概念分析、知识建模、本体

所属期刊栏目：2

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于数据融合的高校学生行为建模及其应用研究”2017YJS081;国家自然科学青年基金项目“多维情景本体构建与协同研究”项目61703032的研究成果之一

在线出版日期：2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：92-101