МЕТОД ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОЦЕНИВАНИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В ПРОЦЕССЕ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ : научное издание
Библиографическое описание:МЕТОД ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОЦЕНИВАНИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В ПРОЦЕССЕ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ : научное издание / А. С. Федоров, А. Н. Шиков. - Текст : непосредственный // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2020. - № 4. - С. 7-17. - ISSN 2072-9502. - ISSN 2224-9761, DOI 10.24143/2072-9502-2020-4-7-17.
Аннотация:Представлен метод преобразования семантической сети понятий, получаемой для программного кода в N-мерный вектор. Предложенный метод позволит автоматизировать определение используемых алгоритмов при решении задач по программированию в процессе электронного обучения. Метод включает оригинальные алгоритмы построения и преобразования семантической сети. Для определения алгоритма в программном коде находится шаблон этого алгоритма, представленный в виде подграфа абстрактных понятий языка в семантической сети, построенной на основе данного кода. Поиск алгоритма с помощью сравнения подграфа сети с шаблонной сетью позволили выявить алгоритм BFS с заданной точностью: порог отсечения для выходов перцептрона равен 0,85, из расчета точности однослойного перцептрона при классификации базы MNIST, равной 88 %, что подтверждает эффективность разработанного метода и требует дальнейших исследований с применением методов машинного обучения для поиска оптимального значения координат узлов семантической сети и шаблонов алгоритмов.
The article presents a semantic network transformation method for a programcode into an N-dimensional vector. The proposed method allows automating the quality assessment of solving programming problems in the process of elearning. The method includes the authentic algorithms of building and converting the network. In order to determine the algorithm in the program code there is a template of this algorithm, presented in the form of a subgraph of abstract concepts of the language in the semantic network, built on the basis of this code. The search for the algorithm by comparing the subgraph of the network with the template network helped to identify the BFS algorithm with a given accuracy: the cutoff threshold for the perceptron outputs is 0.85, which is based on the calculation of accuracy of the single-layer perceptron in the classification of the MNIST base equal to 88%, which confirms the effectiveness of the developed method and requires further research using machine learning methods to find the optimal value of the coordinates of the nodes of the semantic network and templates of algorithms.
Издательство:Астраханский государственный технический университет, Астрахань
Источник:Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика
Выпуск:№ 4
Номера страниц:7-17
Держатель оригинала документа:Национальный исследовательский университет ИТМО, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий механики и оптики
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
