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多文本作为在线学习中的限制因素:跨语言知识网络相似性与差异性量化

计算与语言 2021-06-01 v1

摘要

我们检验了如下假设:通过维基百科获取某一给定主题信息的程度取决于所查阅的语言。在控制规模因素的前提下,我们针对25个学科领域研究了该假设。由于维基百科是基于网络的信息图景的核心部分,这指示了一种与语言相关的语言偏见。因此,本文探讨了维基百科是否展现出此类语言相对论。从教育科学视角,本文发展了信息图景的计算模型,从中抽取多文本作为基于网络的阅读的典型输入。为此,它发展了信息图景不同部分的语内与语际相似性的混合模型,并以35种语言及相应维基百科为例对该模型进行了检验。以此方式,本文在阅读研究、教育科学、维基百科研究与计算语言学之间架起了一座桥梁。

关键词

引用

@article{arxiv.2008.02047,
  title  = {Multiple Texts as a Limiting Factor in Online Learning: Quantifying (Dis-)similarities of Knowledge Networks across Languages},
  author = {Alexander Mehler and Wahed Hemati and Pascal Welke and Maxim Konca and Tolga Uslu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02047},
  year   = {2021}
}

备注

40 pages, 13 figures, 5 tables