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面向程序设计知识资源自动发现的机器可解读词典研究

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声明

第一章 绪论

1.1 课题来源

1.2 课题的说明与意义

1.3 国内外研究现状

1.4 研究问题的提出

1.5 研究内容

1.5.1 词典中需要存放的内容

1.5.2 词典内容的获取

1.5.3 合理概念模型

1.5.4 从概念模型得到本体模型

1.5.5 词典开放的服务

1.5.6 词典的可扩展性

1.6 研究目标

1.7 论文的主要工作

1.8 论文的组织结构

第二章 相关研究及其现状

2.1 本体论

2.1.1 本体的定义

2.1.2 OWL语言的表达能力

2.1.3 知识本体

2.2 术语制作国际标准

2.3 WordNet

2.4 CYC

2.5 知识工程建模方法KADS

第三章 词典的内容

3.1 词典宏观内容

3.1.1 基础程序设计领域知识

3.2 词典微观内容

3.2.1 知识点结构

3.2.2 知识点间关系

第四章 概念模型及其获取

4.1 概念模型

4.1.1 知识点概念集合

4.1.2 知识点间关系集合

4.2 概念模犁的获取

4.2.1 知识点概念集合的获取

4.2.2 知识点间关系集合的获取

第五章 领域知识本体模型

5.1 领域知识本体模型

5.1.1 知识点类

5.1.2 知识点间的层次关系

5.1.3 非层次关系类

5.1.4 其它类

5.2 领域知识本体实例

第六章 词典提供的服务

6.1系统中各库对词典提出的需求

6.1.1 题库提出的需求

6.1.2 个人知识档案库提出的需求

6.1.3 选择题系统提出的需求

6.1.4 词典自身维护提出的需求

6.2 词典服务的详细设计

6.2.1 基本服务

6.2.2 组合服务

第七章 词典的实现情况及其应用实例

7.1 词典的实现情况

7.1.1 采集部分的实现情况

7.1.2 概念模型的实现情况

7.1.3 本体模型的制作情况

7.1.4 本体模型实例的制作情况

7.1.5 词典服务的实现情况

7.2 词典的应用实例

7.2.1 题库的应用实例

7.2.2 选择题系统的应用实例

第八章 结束语

8.1 研究工作总结

8.2 研究贡献及创新

8.3 未来工作展望

参考文献

攻读硕士期间主要研究成果

致谢

附录

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摘要

目前,网上的程序设计做题系统都需要用户自己从成千上万道题目中来挑选适合自己做的,系统不会通过分析用户的程序设计知识掌握情况为其提供合适的题目,也不会在用户做题遇到困难的时候为其提供针对性的指导。如果机器能为不同用户提供合适的题目以及针对性的指导,这无疑会给用户提供帮助,同时也增加了系统的价值。要使机器拥有这种分析能力,机器需要知道:用户知识掌握情况,题目涉及的程序设计知识,程序设计领域知识。其中让机器明白什么是程序设计领域知识是基础,在此基础上机器可以通过自行发现用户所写程序代码中包含的程序设计知识来得到用户的知识掌握情况,通过发现答对该题目的代码中蕴含的知识来得到题目所涉及的知识。要让机器可以理解程序设计领域知识,那就要用机器可以读懂的语言把系统中可能出现的程序设计领域知识描述出来。 本论文所研究和制作的是面向程序设计知识资源自动发现的机器可解读词典,一本用机器可以理解的语言来描述程序设计领域知识的词典。它为系统实现智能化提供最基础的支持。该词典包括两部分内容:程序设计领域知识本体和为系统中各个库所提供的服务。在术语制作国际标准的指导下,同时吸取了知识工程中知识获取的部分思想,尊重程序设计领域知识自身特色,还考虑了心理学在采集中的影响,制定并进行了一系列的知识采集、整理和分析工作,从而得到程序设计领域概念模型,再在此概念模型的基础上得到程序设计知识本体模型及其实例,最终完成领域知识本体的制作。对于词典所提供的服务,是通过分析了整个智能系统中的三个库对词典所提出的需求,也就是题库、个人知识档案库以及选择题系统的需求,然后针对其各自的需求为其开放适当的服务。这样便完成了整个词典的制作。该词典也确实能够满足现有系统中各个库的需求,为系统的智能化、个性化提供了最底层的支持,使整个智能指导系统的实现成为可能。

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