+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Системный анализ текстового представления таксономии и разработка моделей для оценки профессиональных знаний с использованием тестов открытого типа

  • Автор:

    Мошков, Илья Сергеевич

  • Шифр специальности:

    05.13.01

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2012

  • Место защиты:

    Самара

  • Количество страниц:

    173 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Проблема автоматизированной оценки профессиональных знаний
специалистов в текстах на естественном языке
1.1 Организация и методы контроля профессиональных знаний
1.2 Структурная организация текстов на естественном языке
1.3 Методы автоматизированного анализа текстов
1.4 Модели представления и оценка профессиональных знаний в системах обработки текстов
1.5 Выводы
2 Системный анализ текстового представления таксономии на естественном
языке и разработка моделей профессиональных знаний
2.1 Проблема разработки моделей терминологических и системноорганизованных профессиональных знаний
2.2 Системный анализ текстового представления таксономии на естественном языке
2.2.1 Анализ описания таксономии на текстовом уровне
2.2.2 Анализ текстового представления терминов
2.3 Формальная модель описания термина и таксономии
2.4 Обработка текстового представления формализованных профессиональных знаний
2.5 Выводы
3. Разработка алгоритмического обеспечения оценки профессиональных
знаний на основе тестов открытого типа
3.1 Требования к алгоритмическому обеспечению системы оценки профессиональных знаний
3.2 Алгоритм обработки текста лингвистическим процессором
3.2.1 Алгоритм обработки текста препроцессором
3.2.2 Алгоритм реализации морфологического анализа
3.2.3 Алгоритм синтаксического анализа

3.2.4 Алгоритм семантического анализа
3.3 Методика оценки субъективной модели знаний таксономии
3.4 Выводы
4. Разработка структуры и программная реализация системы
автоматизированной оценки профессиональных знаний
4.1 Требования к структуре и программной реализации системы оценки профессиональных знаний
4.2 Разработка модульной структуры системы автоматизированной оценки профессиональных знаний
4.3 Программная реализация системы автоматизированной оценки профессиональных знаний
4.4 Апробация системы автоматизированной оценки профессиональных знаний
4.5 Выводы
Заключение
Список литературы
Приложение А
Приложение Б
Приложение В

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы. Современная промышленность имеет сложную диверсифицированную многоотраслевую структуру и характеризуется высоким уровнем специализации производства. При этом наблюдается устойчивая тенденция к усложнению технологических процессов и задействованных в них средств производства. В результате этого важнейшим стратегическим ресурсом производства становятся профессиональные знания. Данное обстоятельство требует подготовки специалистов, обладающих необходимым уровнем профессиональных компетенций, которые определяются как соответствие знаний, умений и производственного опыта в рамках определенной профессиональной квалификации реальному уровню сложности выполняемых работ. Вследствие этого подготовка квалифицированных кадров и совершенствование их знаний отнесены к числу высших приоритетов государства, что отмечено в проекте документа «Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2020 года и дальнейшую перспективу» [5]. Следует также отметить и то, что растет число предприятий, эксплуатирующих опасные производственные объекты. Неквалифицированные действия специалистов на таких предприятиях могут привести к производственным инцидентам с весьма значительными последствиями, в том числе и катастрофического характера. Поэтому деятельность промышленных предприятий регулируется федеральным законом «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» (№ 116-ФЗ, 21 июля 1997 г.) [6]. Согласно этому закону, предприятия должны осуществлять аттестацию работников, чтобы обеспечить допуск к опасным производственным объектам лиц, удовлетворяющих необходимым квалификационным требованиям.
Следовательно, кадровая политика любого промышленного предприятия становится неотъемлемой частью организационного управления и, бу-

ных грамматик, включающих в себя множество терминальных символов, множество нетерминальных символов, правила вывода и начальный символ. Формальные грамматики успешно применяются при анализе искусственных языков, но для анализа естественного языка они не могут быть полностью применены. Это объясняется тем, что текст на естественный язык характеризуется неполнотой и в нем допустимо наличие различного рода ошибок. Поэтому для определения синтаксических правил построения высказываний на естественном языке используются трансформационные грамматики. Такая грамматика определяется в виде ориентированного графа состояний, дуги которого сопоставлены с определенными частями речи. Однако на основе таких грамматик невозможно анализировать неправильно построенных предложений. Таким образом, данный подход определяется четко заданной системой правил, на основе которых проводится синтаксический анализ. Поэтому использование такого метода для автоматизированной оценки профессиональных знаний затруднено, т.к. обработка результатов тестов открытого типа должна предусматривать интерпретацию степени субъективного искажения в оцениваемых знаниях специалистов.
Еще одним подходом к синтаксическому анализу является метод на основе вероятности применения правил, которые расширяют формальные грамматики. В соответствии с этим методом каждому правилу построения предложения указывается некоторая вероятность применения этого правила [50]. Этот метод позволяет анализировать неправильно построенные предложения. Однако он, как и два предыдущих, требует включения системы заранее задаваемых правил.
Конечная реализация алгоритмов семантического анализа зависит от цели и задач обработки текста, а также от особенностей построения его структуры. Исходными данными для семантического анализа является структура текста, полученная в результате проведения синтаксического анализа. На этом этапе осуществляется установление семантических связях между

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.148, запросов: 967