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传统句子相似度算法没有全面考虑句子结构与语义特征,影响相似度计算准确性,对此提出一种基于句法块向量的句子相似度计算方法。该方法综合考虑句子的语义信息与结构信息,首先构建两句子的语义依存关系树,然后进行一些被动转换等操作,最后根据词向量构建各个句法块向量并通过余弦值计算句子相似度。在常规句子对中进行测试实验,结果表明,综合句子结构与语义信息可提高相似度计算准确性。一般句子相似度计算正确率达到92%,比传统方法提高8%~10%。 相似文献
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Webquest Learning与高校学生信息素养教育 总被引：1，自引：0，他引：1
信息素养是运用先进的信息技术、方法和手段进行信息的查询、检索、分析和使用的意识与能力的总和。信息素养是信息社会对高等院校人才培养的基本要求。Webquest Learning 不仅是一种学习方式,更是一种实践过程,在高校学生信息素养培养中可以发挥重要作用。本文分析 Webquest Learning的特点,论述高校学生所应该具有的信息素养,结合我院计算机科学与技术专业离散数学课程 DSWL学习系统的设计,探讨高校 Webquest Learning 系统建立的基本思想策略。 相似文献
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信息素养是运用先进的信息技术、方法和手段进行信息的查询、检索、分析和使用的意识与能力的总和。信息素养是信息社会对高等院校人才培养的基本要求。Webquest Learning不仅是一种学习方式,更是一种实践过程,在高校学生信息素养培养中可以发挥重要作用。本文分析Webquest Learning的特点,论述高校学生所应该具有的信息素养,结合我院计算机科学与技术专业“离散数学”课程DSWL学习系统的设计,探讨高校Webquest Learning系统建立的基本思想策略。 相似文献
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美团平台上店铺的评分是一个综合性评分,并不能从多个角度说明店铺情况,客户根据综合评分很难选择到符合自己需求的店铺。现有评价模型在商品属性选择和权重上依靠有经验的管理者给出,存在很大的主观性。针对这些问题,提出了基于模糊综合评价的情感分析模型。该模型首先采用关键词提取与模糊矩阵相结合方法,对评论的语料进行关键词提取,然后根据关键词权重设置模糊矩阵,最后将评论情感分析结果放在模糊矩阵中,构建出基于模糊矩阵的综合情感评价模型。在美团评论数据集上进行实验,结果是综合评价分与美团平台的综合性评分只相差 0.02%,说明该模型结果非常准确。模型给出了店铺除综合评分以外的其它关键词得分,全面分析了店铺的口味、环境、价格等因素评分,为顾客选择提供了多角度指导。所得出的评分也给商家提供了很好的指导意见,以帮助商家调整经营模式和策略。 相似文献
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文本分类是自然语言处理中的一项重要基础任务,指对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前网络文化监督力度不够、不当言论不受限制,导致垃圾评论影响用户体验。因此提出一种基于注意力机制的CLSTM混合神经网络模型,该模型可以快速有效地区分正常评论与垃圾评论。将传统机器学习SVM模型和深度学习LSTM模型进行对比实验,结果发现,混合模型可在时间复杂度上选择最短时间,同时引入相当少的噪声,最大化地提取上下文信息,大幅提高评论短文本分类效率。对比单模型分类结果,基于注意力机制的CLSTM混合神经网络模型在准确率和召回率上均有提高。 相似文献
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