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Classification of educational videos by using a semi-supervised learning method on transcripts and keywords

机译:通过在成绩单和关键字上使用半监督学习方法进行教育视频的分类

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摘要

E-learning is a rapidly growing field, which is giving rise to a massive amount of digital learning objects. Sorting these objects properly so that they are correctly indexed in searches and recommendation systems is a challenge. In this paper, we present a semi-supervised method of clustering and classifying learning objects in video format to extract their most relevant topics, specifically from lesson transcripts. These videos come from the educational video platform of the Universitat Politencia de Valencia. The proposed method also uses open content from Wikipedia to help build the labelled dataset. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:电子学习是一种快速增长的领域,它正在产生大量的数字学习物体。 正确对这些对象进行排序,以便在搜索中正确索引搜索和推荐系统是一个挑战。 在本文中,我们介绍了一种半导体的聚类和分类学习对象的视频格式,以提取他们最相关的主题,具体来自课程成绩单。 这些视频来自瓦伦西亚大学的教育视频平台。 该方法还使用Wikipedia的开放内容来帮助构建标记的数据集。 (c)2021 elestvier b.v.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2021年第7期|637-647|共11页
  • 作者单位

    Univ Craiova Fac Automat Comp & Elect Craiova Romania;

    Univ Politecn Valencia Valencian Res Inst Artificial Intelligence Valencia Spain;

    Univ Politecn Valencia Valencian Res Inst Artificial Intelligence Valencia Spain;

    Univ Politecn Valencia Valencian Res Inst Artificial Intelligence Valencia Spain;

    Univ Craiova Fac Automat Comp & Elect Craiova Romania;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Language models; E-learning; Classification;

    机译:语言模型;电子学习;分类;

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