論文の概要: Multiple Texts as a Limiting Factor in Online Learning: Quantifying
(Dis-)similarities of Knowledge Networks across Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02047v1
- Date: Wed, 5 Aug 2020 11:11:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 18:12:24.718774
- Title: Multiple Texts as a Limiting Factor in Online Learning: Quantifying
(Dis-)similarities of Knowledge Networks across Languages
- Title（参考訳）: オンライン学習における制限要因としての複数テキスト--言語間の知識ネットワークの定量化(非類似性)
- Authors: Alexander Mehler and Wahed Hemati and Pascal Welke and Maxim Konca and
Tolga Uslu
- Abstract要約: ウィキペディアを通して、ある話題に関する情報を入手する程度が、相談される言語に依存するという仮説を考察する。
ウィキペディアはウェブベースの情報ランドスケープの中心的な部分であるため、言語に関する言語的偏見を示している。
この論文は、研究、教育科学、ウィキペディア研究、計算言語学の橋渡しとなっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.00219873112454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We test the hypothesis that the extent to which one obtains information on a
given topic through Wikipedia depends on the language in which it is consulted.
Controlling the size factor, we investigate this hypothesis for a number of 25
subject areas. Since Wikipedia is a central part of the web-based information
landscape, this indicates a language-related, linguistic bias. The article
therefore deals with the question of whether Wikipedia exhibits this kind of
linguistic relativity or not. From the perspective of educational science, the
article develops a computational model of the information landscape from which
multiple texts are drawn as typical input of web-based reading. For this
purpose, it develops a hybrid model of intra- and intertextual similarity of
different parts of the information landscape and tests this model on the
example of 35 languages and corresponding Wikipedias. In this way the article
builds a bridge between reading research, educational science, Wikipedia
research and computational linguistics.
- Abstract（参考訳）: 我々は、ウィキペディアを通じて、あるトピックに関する情報を得る範囲が、相談される言語に依存するという仮説を検証した。
サイズ因子を制御し,25個の対象領域についてこの仮説を検証した。
ウィキペディアはウェブベースの情報ランドスケープの中心的な部分であるため、言語に関する言語的偏見を示している。
この論文は、ウィキペディアがこの種の言語的相対性を示すかどうかという問題を扱う。
教育科学の観点から、本論文は、webベースの読書の典型的入力として複数のテキストを描画する情報景観の計算モデルを開発した。
この目的のために、情報ランドスケープの異なる部分のテキスト内およびテクスチャ間類似性のハイブリッドモデルを開発し、35の言語と対応するウィキペディアの例でこのモデルを検証した。
このように、この記事は読書研究、教育科学、ウィキペディア研究、計算言語学の橋渡しとなる。
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