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[EdTech 입문] KT알고리즘_KnowEdu
00:18목차
1. KnowEdu 논문 소개
2. KnowEdu 훑어보기
3. KnowEdu 모델 실험 및 결과
00:26KnowEdu 소개 : 두가지 모듈로 구성
1. 교육 개념 추출 모듈
2. 교육 관계 식별 모듈
00:451. 교육 개념 추출 모듈
01:21교육 개념 추출 모듈은 두가지로 구성됨
1-1. CRF Model
1-2. Neural Network Model
01:301-1. CRF Model
: 방향성이 없는 그래프 모델의 조건부 확률 분포로 간주
: 시퀀스 데이터에 레이블을 붙이는 데 사용
: 자동으로 특징을 학습할 수 있는 신경망 모델 제안
01:451-2. Neural Network Model
: GRU 모델을 사용하여 3가지 계층으로 구성
01:55내장계층
02:07GRU 계층
02:19Softmax 계층
02:272. 교육 관계 식별 모듈
: 개념들의 관계의 유형과 데이터를 선택
02:37전제 조건 관계
02:55사전 요구 사항 관계 식별을 위한 데이터 선택
03:05포함 관계
03:19전제 조건 관계 식별
- Preliminary of Association Rule Mining
- Prerequisite Relation Identification
03:36KnowEdu 모델 실험 및 결과
03:39개념 추출 모듈의 평가 방법
04:11개념 추출 모듈의 F1-Score 결과
05:07관계 식별 모듈의 평가 방법
05:41관계 식별 모듈의 Heat map 결과
06:07KnowEdu 알고리즘을 통해 구축한 수학 과목의 Knowledge Graph
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