计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
8期
196-199,226
,共5页
几何命题%融合算法%几何作图%自然语言
幾何命題%融閤算法%幾何作圖%自然語言
궤하명제%융합산법%궤하작도%자연어언
Geometry proposition%Merging algorithm%Geometry construction%Natural language
随着初等几何命题可视化机器证明的发展,如何让几何教学辅助软件能够直接理解几何命题的含义,自动生成对应的几何图形并进行推理证明,成为当前研究的一个新问题.现有的几何命题理解方法虽然在一定程度上实现了几何命题向形式化命令的转化,但是这些方法均没有考虑几何命题中分句间的逻辑关系,无法解决分句间形式化命令的冗余和冲突问题,导致后期自动作图和推理的准确率不高.针对这一问题,在前期工作的基础上提出了一个几何命题分句间形式化命令融合算法,并将该融合算法集成应用于已有的自然语言几何作图接口进行实验论证.结果显示,几何命题分句间形式化命令融合算法将自然语言几何作图的准确率从原来的84.17％提高到了91.670％,能够有效提高几何命题理解的准确性.
隨著初等幾何命題可視化機器證明的髮展,如何讓幾何教學輔助軟件能夠直接理解幾何命題的含義,自動生成對應的幾何圖形併進行推理證明,成為噹前研究的一箇新問題.現有的幾何命題理解方法雖然在一定程度上實現瞭幾何命題嚮形式化命令的轉化,但是這些方法均沒有攷慮幾何命題中分句間的邏輯關繫,無法解決分句間形式化命令的冗餘和遲突問題,導緻後期自動作圖和推理的準確率不高.針對這一問題,在前期工作的基礎上提齣瞭一箇幾何命題分句間形式化命令融閤算法,併將該融閤算法集成應用于已有的自然語言幾何作圖接口進行實驗論證.結果顯示,幾何命題分句間形式化命令融閤算法將自然語言幾何作圖的準確率從原來的84.17％提高到瞭91.670％,能夠有效提高幾何命題理解的準確性.
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