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Construcción de mapas mentales para la enseñanza de gramática en inglés basada en mapas de conocimiento.

El análisis de los problemas fronterizos del método de enseñanza del idioma inglés en China es de gran orientación para la enseñanza del idioma inglés. Basándose en el modelo ontológico del dominio de enseñanza del inglés, se construye el mapa de conocimiento de la enseñanza del inglés en colegios y universidades fusionando datos heterogéneos de la materia de inglés de múltiples fuentes. En primer lugar, obtenemos el conocimiento del dominio de sitios web relevantes y documentos existentes a través de rastreadores web y otras técnicas, y limpiamos los datos basándonos en el modelo BERT; luego, usamos Word2Vec para juzgar la similitud entre las direcciones de investigación de los caracteres y resolver el problema de alineación de entidades; basándonos en la teoría del mapa de conocimiento científico, contamos la frecuencia de palabras clave en cada año y las analizamos para describir la asociación y unión entre las palabras clave. Esto puede explicar la situación actual y la tendencia, el ascenso y la caída,

Autores: Fu, Qijun; Kuang, Shouzhong

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículo científico


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Scientific Programming

Volume , Article ID 4921825, 10 pages

https://doi.org/10.1155/2021/4921825

Fu Qijun0, Kuang Shouzhong0

General Education School China

Academic Editor: Ding Bai Yuan

Contact: @hindawi.com

Descripción
El análisis de los problemas fronterizos del método de enseñanza del idioma inglés en China es de gran orientación para la enseñanza del idioma inglés. Basándose en el modelo ontológico del dominio de enseñanza del inglés, se construye el mapa de conocimiento de la enseñanza del inglés en colegios y universidades fusionando datos heterogéneos de la materia de inglés de múltiples fuentes. En primer lugar, obtenemos el conocimiento del dominio de sitios web relevantes y documentos existentes a través de rastreadores web y otras técnicas, y limpiamos los datos basándonos en el modelo BERT; luego, usamos Word2Vec para juzgar la similitud entre las direcciones de investigación de los caracteres y resolver el problema de alineación de entidades; basándonos en la teoría del mapa de conocimiento científico, contamos la frecuencia de palabras clave en cada año y las analizamos para describir la asociación y unión entre las palabras clave. Esto puede explicar la situación actual y la tendencia, el ascenso y la caída,

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