A Text Relatedness and Dependency Computational Model
Cédrick Bellissens, Patrick P. J. M. H. Jeuniaux, Nicholas D. Duran, Danielle S. McNamara · Studia informatica universalis · 2010
The Interactive Strategy Trainer for Active Reading and Thinking (iSTART) is an intelligent tutoring system that provides students with automated training on reading strategies. In particular, iSTART helps students integrate textual information into a coherent mental representation through self-explanation. The goal of the present study was to examine how text cohesion influences qualitatively different types of self-explanation, namely, bridging and elaborative inferences. To do so, we developed a computational model that characterizes cohesion in terms of the textbase indices word stem and Latent Semantic Analysis relatedness, as well as the situation model index causal dependency between sentences. This model successfully predicted the different types of self-explanations as a function of cohesion. We also found that students’ prior knowledge interacted particularly with causal dependency. RESUME. ISTART (Interactive Strategy Trainer for Active Reading and Thinking) est un tuteur electronique qui entraine des etudiants a utiliser certaines strategies de lecture dans le but de comprendre un texte difficile. Les utilisateurs d’iSTART sont amenes a integrer les Studia Informatica Universalis. informations, contenues dans un texte, a une representation mentale coherente, par la technique de l’auto-explication. Le but de notre etude etait d’examiner comment la cohesion textuelle influencait qualitativement la production de differents types d’auto-explications, particulierement les strategies consistant a expliciter des liens entre phrases ou a elaborer le contenu d’un texte. Dans cette optique, nous avons developpe un modele qui calcule deux genres de cohesion textuelle a partir d’indices linguistiques differents contribuant, d’une part, a la construction de la base de texte, a savoir, la repetition de racines de mots et la similarite semantique entre phrases (Analyse Semantique Latente), et d’autre part, a la construction d’un modele de situation, comme la dependance causale. Ce modele permet de predire differents types d’auto-explications en fonction du degre de cohesion textuelle calculee. Nous montrons en outre que les connaissances initiales interagissent particulierement avec la cohesion situationnelle, calculee a partir de la dependance causale entre phrases.