【摘 要】
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随着教育信息化的不断发展,越来越多新兴技术应用在课堂教学活动中,这些技术为教学研究提供了海量、多维度的信息,但同时也使师生获得的信息呈现“爆炸式”增长。通过文本摘要技术对课堂记录文本的核心内容进行提取,生成一份简明扼要的课堂纪要文本,能够显著提高师生获取信息的效率。教师可以通过课堂纪要分析教学过程,针对性地调整教学策略,提升教学质量;学生可以将课堂纪要作为每节课的内容大纲,回忆、整理和归纳所学的知
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随着教育信息化的不断发展,越来越多新兴技术应用在课堂教学活动中,这些技术为教学研究提供了海量、多维度的信息,但同时也使师生获得的信息呈现“爆炸式”增长。通过文本摘要技术对课堂记录文本的核心内容进行提取,生成一份简明扼要的课堂纪要文本,能够显著提高师生获取信息的效率。教师可以通过课堂纪要分析教学过程,针对性地调整教学策略,提升教学质量;学生可以将课堂纪要作为每节课的内容大纲,回忆、整理和归纳所学的知识点,提高对所学知识的掌握程度。本文对课堂纪要自动生成方法展开研究,完成了以下工作:（1）针对教学场景的特点,本文提出了混合视图的课堂纪要自动生成模型（HybridView Class MinutesAutomatically Generated Model,简称 HVCMM）,将深度学习模型运用到课堂纪要自动生成任务。模型采用多级编码的策略对输入的课堂记录长文本进行编码,避免长文本输入到单级编码器后在计算中出现内存溢出的风险,解决了课堂记录原始文本过长的问题;使用指代消解和添加角色向量的方法解决了课堂参与人数过多导致可能出现指代逻辑混乱的问题;通过算法对句子进行主题和环节的划分并将捕捉的课堂结构性信息编码到句子向量,以解决传统深度学习模型对课堂对话的结构性信息利用不足的问题。（2）本文收集、整理了国内公开的教学视频,并将其转写成文本后完成了对应的标注,构建了中文课堂纪要数据集（Chinese Class Minutes Dataset,简称CCM）。在CCM数据集和AMI数据集上对HVCMM模型的有效性进行验证,在两个数据集上HVCMM模型都取得了优于基线模型的结果;对本文提出的创新性结构进行消融实验,验证了指代关系向量和混合视图方法的有效性;对不同模型生成的摘要进行人工评测实验,HVCMM模型的指标得分高于其它基线模型,实际应用效果最佳。（3）结合师生的实际使用需求,对课堂纪要自动生成系统的基础架构进行设计,并使用Django框架对系统的各个模块进行开发,完成了端到端的课堂纪要自动生成系统的搭建。
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