Зазначено, що автоматична система Запитання / Відповідь (ПВ) на веб-основі є цінним інструментом для покращання електронного навчання й освіти. Існує кілька підходів, які використовують технологію обробки рідної мови, для того щоб зрозуміти запитання, наведені в тексті, але вони є неповними і припускаються помилок. Попри це, замість того, щоб виділити правильну відповідь, багато систем відсилають гіперпосиланнями до документів, у яких наведені відповіді. Такий підхід є незручним для студентів та учнів. Запропоновано розробку методики для визначення типу запитання, на основі якої використовується відповідна технологія для вилучення відповіді. Система повертає тільки блоки або фрази даних, що містять відповідь, а не повні тексти документів. Таким чином можна значно підвищити ефективність Web систем Запитання / Відповідь для електронного навчання.

Отмечено, что система Вопрос / Ответ (ПВ) на веб-основе является ценным инструментом для улучшения электронного обучения и образования. Существует несколько подходов, которые используют технологию обработки родного языка, для того чтобы понять вопросы, приведенные в тексте, но они являются неполными и допускают ошибки. Кроме того, вместо того, чтобы выделить правильный ответ, многие системы отсылают гиперссылками к документам, в которых приведены ответы. Такой подход неудобен для учащихся. Представлена разработка методики для определения типа вопроса, на основе которой используется соответствующая технология для извлечения ответа. Система возвращает только блоки или фразы данных, содержащих ответ, а не полные тексты документов. Таким образом, можно значительно повысить эффективность Web систем Вопрос / Ответ для электронного обучения.

An automatic web based Question Answering (QA) system is a valuable tool for improving e-learning and education. Several approaches employ natural language processing technology to understand questions given in natural language text, which is incomplete and error-prone. In addition, instead of extracting exact answer, many approaches simply return hyperlinks to documents containing the answers, which is inconvenient for the students or learners. In this paper we develop technique to detect the type of a question, based on which the proper technique for extracting the answer is used. The system returns only blocks or phrases of data containing the answer rather than full documents. Therefore, we can highly improve the efficiency of Web QA systems fore-learning.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"