维基类技术依赖于什么概念在维基百科中的特点。

在互联网技术高度发达的时代，网络上的学习资源呈现出指数型增长态势，面对各种学习对象、概念之间存在的多样化和无序性，如果能识别出之间的依赖关系，将有可能对计算机教育产生重要影响。针对该问题，提出一种面向维基百科的概念依赖关系识别方法，利用概念在维基百科中的特点，设计出一套识别概念依赖关系模型。

在公共数据集上采用基于机器学习的分类算法进行测试。实验结果表明，该模型具有较高准确率和召回率，能够有效发现概念之间的依赖关系。随着依赖关系的判断在概念上取得的成果，人们又将目光逐步转移到具体的文本学习对象。尽管单一的概念依赖关系识别只是学习对象识别的一种基础，但任何研究依然离不开有关概念的识别。

简介：

每个维基百科概念都会被人为分配若干个分类，这些分类通常出现在每个维基页的底端，它可以帮助发现相似概念或者上下义词。另外维基百科的所有分类都是从一个根结点开始，某个概念对应的分类如果距离根节点越近，说明该概念就越抽象，反之就越具体。直观上越抽象的概念就越应放在具体概念前解释。

在维基百科中不同概念之间是可以通过网页间的超链接进行关联。如果将之间的关系映射到网络中，就可以得到以下特征。对于给定的一个概念对(A，B)，首先简单考虑那些引用概念A、B以及被其引用的概念数量(后文如果不做特殊说明所有的概念都来自维基百科的概念词条)，通俗来讲就是输入链接数与输出链接数。

本文地址： http://www.goggeous.com/20241201/1/220661

文章来源：天狐定制

版权声明：除非特别标注，否则均为本站原创文章，转载时请以链接形式注明文章出处。