PHƯƠNG PHÁP TÍCH HỢP MÔ HÌNH TRI THỨC VÀ BIỂU DIỄN TÀI LIỆU CHO HỆ TRUY VẤN KIẾN THỨC

Các tác giả

  • Mai Trung Thành Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng
  • Đỗ Văn Nhơn Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng
  • Huỳnh Thị Thanh Thương Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia TP.HCM
DOI: https://doi.org/10.59294/HIUJS.KHQG.2024.002

Từ khóa:

biểu diễn tri thức, biểu diễn tài liệu, tích hợp tri thức, hệ cơ sở tri thức, phần mềm giáo dục thông minh

Tóm tắt

Việc nghiên cứu phát triển phương pháp và kỹ thuật để thiết kế các ứng dụng truy vấn kiến thức trong giáo dục điện tử là nhu cầu cấp thiết trong thực tế. Trước đây đã có nhiều công trình nghiên cứu liên quan đến biểu diễn tri thức và một số kỹ thuật cho truy vấn tri thức nhưng còn hạn chế cần nghiên cứu cải thiện và cải tiến. Hạn chế chủ yếu là việc sử dụng mô hình biểu diễn tri thức cho giải vấn đề thông minh nên chưa phù hợp với nhu cầu truy vấn tri thức, và cũng chưa chỉ ra sự trích dẫn tài liệu chuyên môn. Bài báo này trình bày một nghiên cứu mới về việc xây dựng mô hình tri thức với sự tích hợp mô hình biểu diễn nội dung tài liệu phục vụ thiết kế hệ thống hỗ trợ truy vấn kiến thức kèm theo trích dẫn từ tài liệu chuyên môn có chứa tri thức đó. Phương pháp và kỹ thuật đề xuất trong bài báo cũng được dùng trong thiết kế một ứng dụng thử nghiệm cụ thể; kết thử nghiệm và đánh giá cho thấy hệ thống khả thi và hiệu quả cho việc tra cứu kiến thức trong dạy và học.

Abstract

Researching and development of methods and techniques for designing knowledge querying systems in e-learning is essential in practice. There have been many related works in knowledge representation and some techniques for knowledge querying, but there are still limitations that need further improvement and adaptation. Previous studies still have limitations because they were used for designing intelligent problem-solving systems. Therefore, they are not suitable for handling knowledge querying requirements and related document citation methods. The paper will present an integration method of knowledge representation and semantic document representation for designing knowledge querying systems that have the ability to respond to users with results and citations of corresponding documents. The proposed methods and techniques in this paper are also used in designing a specific experimental application; experimental results and evaluations show that the integration method is useful and effective for designing knowledge querying systems in teaching and learning.

Tài liệu tham khảo

[1] N. V. Do, "Các hệ thống trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong giáo dục," Hong Bang International University Journal of Science, 2023.

[2] ThanhThuong T. Huynh, et al, "A Method for Designing Domain-Specific Document Retrieval Systems using Semantic Indexing," International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 10, no. 10, 2019.

DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2019.0101063

[3] Nhon V. Do, et al, "Intelligent Educational Software in Discrete Mathematics and Graph Theory," in International Conference on Intelligent Software Methodologies, Tools, and Techniques, Spain, 2018.

[4] Hien D. Nguyen, et al, "Design an Ontology-based model for Intelligent Querying system in Mathematics Education," Journal of Interdisciplinary Mathematics, vol. 26, no. 3, pp. 449-473, 2023.

DOI: https://doi.org/10.47974/JIM-1674

[5] Xuan-Thien Pham, et al, "Build a search engine for the knowledge of the course about Introduction to Programming based on ontology Rela-model," in International Conference on Knowledge and Systems Engineering, Can Tho, 2022.

[6] T. T. Mai, et al, "A Knowledge-Based Model for Designing the Knowledge Querying System in Education," in International Conference on Research, Innovation and Vision for the Future , Ho Chi Minh, 2022.

[7] Nhon D. Van, et al, " knowledge representation model for designing the knowledge querying system in Programming Language C/C++," in RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF), HaNoi, 2023.

[8] Hien D. Nguyen, et al, "Some Techniques for Intelligent Searching on Ontology-based Knowledge Domain in e-Learning," in International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, 2020.

[9] S. Ekin, "Prompt Engineering For ChatGPT: A Quick Guide To Techniques, Tips,," Texas A&M University, 2023.

DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.22683919.v2

[10] Wayne Xin Zhao, et al, "A Survey of Large Language Models," in arXiv:2303.18223, 2023.

[11] ThanhThuong T. Huynh, et al, "A semantic document retrieval system with semantic search technique based on knowledge base and graph representation," in in Proceedings of The 17th International Conference on New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools, and Techniques, IOS Press, 2018.

[12] Nhon Do, et al, "Perfect COKB Model and Reasoning Methods for the design of Intelligent Problem Solvers," in International Conference on Intelligent Software Methodologies, Tools, and Techniques, Japan, 2017.

[13] Trần Đan Thư, et al, Nhập môn lập trình, NXB: Khoa học kỹ thuật, 2018.

[14] Mai Tiến Dũng, et al, Nhập môn lập trình, NXB: ĐH QG, 2021.

[15] Phạm Văn Ất, et al, Kỹ thuật lập trình C, NXB: BK Hà Nội, 2021.

[16] Dương Thăng Long, Kỹ thuật lập trình cơ sở, NXB: Khoa học kỹ thuật, 2015.

Tải xuống

Số lượt xem: 63
Tải xuống: 49

Đã xuất bản

24.05.2024

Cách trích dẫn

[1]
M. T. T. Mai Trung Thành, Đỗ V. N. Đỗ Văn Nhơn, và H. T. T. T. Huỳnh Thị Thanh Thương, “PHƯƠNG PHÁP TÍCH HỢP MÔ HÌNH TRI THỨC VÀ BIỂU DIỄN TÀI LIỆU CHO HỆ TRUY VẤN KIẾN THỨC”, HIUJS, số p.h ĐẶC BIỆT, tr 17–27, tháng 5 2024.

Số

Chuyên mục

KHOA HỌC KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ