DOI
https://doi.org/10.47689/2181-1415-vol5-iss1-pp59-69Ключевые слова
корпус / токен / сходство текстов / НЛТК / алгоритм Жаккара / множество / пересечение множеств / объединение множествАннотация
Основная цель педагогики – воспитать молодое поколение зрелыми, знающими и всесторонне развитыми личностями. В связи с этим одной из главных задач системы образования является: формирование культуры чтения среди молодежи, обеспечение ее учебниками и произведениями искусства, соответствующими ее возрасту и интеллектуальному потенциалу. Но только если юные читатели будут читать книги, соответствующие их интеллектуальному потенциалу и учитывающие их возрастные особенности, их знания, духовность, мировоззрение и другие положительные стороны будут развиваться. Если учащиеся будут читать произведения, не соответствующие их возможностям, они не смогут полностью усвоить содержание прочитанного произведения, и информация в книге будет их «утяжелять». В результате у читателя может угаснуть желание читать. Читателям не следует выбирать литературу, которая поверхностна по содержанию, несовместима с нашей национальной духовностью и ценностями, нравственными нормами и способна оказать негативное влияние на образование молодежи. Поэтому необходимо создать систему рекомендации произведений, соответствующую интеллектуальному потенциалу читателей. В данной статье рассматривается применение метода подобия Жаккара для создания подходящих списков чтения для старшеклассников. Для этого на основе учебников литературы высокого класса создается корпус и этот корпус сравнивается с литературными произведениями. Книги с наибольшим результатом сходства рекомендуются к прочтению. Проблема была успешно решена на основе учебников литературы для учащихся 5-11 классов и произведений искусства на узбекском языке.
Скачивания
Библиографические ссылки
Bag S., Kumar S. K., Tiwari M. K. An efficient recommendation generation using relevant Jaccard similarity //Information Sciences. – 2019. – Т. 483. – С. 53-64.
Ivchenko G. I., Honov S. A. On the Jaccard similarity test //Journal of Mathematical Sciences. – 1998. – Т. 88. – С. 789-794.
Niwattanakul S. et al. Using of Jaccard coefficient for keywords similarity //Proceedings of the international multiconference of engineers and computer scientists. – 2013. – Т. 1. – №. 6. – С. 380-384.
Ji J. et al. Min-max hash for Jaccard similarity //2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining. – IEEE, 2013. – С. 301-309.
Fernando B., Herath S. Anticipating human actions by correlating past with the future with Jaccard similarity measures //Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. – 2021. – С. 13224-13233.
Zahrotun L. Comparison Jaccard similarity, cosine similarity and combined both of the data clustering with shared nearest neighbor method //Computer Engineering and Applications Journal. – 2016. – Т. 5. – №. 1. – С. 11.
Bank J., Cole B. Calculating the Jaccard similarity coefficient with map reduce for entity pairs in Wikipedia //Wikipedia Similarity Team. – 2008. – Т. 1. – С. 94.
S. M. X.Madatov, S.Matlatipov Kosinus o‘xshashlik va uning o‘zbek tili matnlariga tatbiqi haqida //O‘zMU xabarlari. – 2016. – Т. 2. – №. 1.
Madatov K., Matlatipov S., Aripov M. Uzbek text's correspondence with the educational potential of pupils: a case study of the School corpus //arXiv preprint arXiv:2303.00465. – 2023.
Akhmedovich K. M., Beknazarovna S. S. METHODS OF CHECKING THE GIVEN LITERATURE ON THE INTELLECTUAL POTENTIAL OF SCHOOLCHILDREN
S.B.Sattarova, F.X.Bekchanova, A.K.Shermetov TERMINOLOGIK LUG‘AT YARATISH TEXNOLOGIYASI VA UNING TA’LIM TIZIMIDAGI AHAMIYATI //Academic research in educational sciences. – 2023. – Т. 4. – №. 5. – С. 422-434.
Khodjinazarovna B. F., Kamaliddinovich S. A., Beknazarovna S. S. VISUALIZING THE SOLAR SYSTEM USING PYTHON AND ITS IMPORTANCE IN EDUCATION //International journal of advanced research in education, technology and management. – 2023. – Т. 2. – №. 6.
Загрузки
87 31Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Хабибулла Мадатов , Сапура Саттарова (Автор)
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
