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21.
当前利用短文本情感信息进行在线学习成绩预测的研究存在以下问题: 1)当前情感分类模型无法有效适应在线学习社区的短文本特征, 分类效果较差; 2)利用短文本情感信息定量预测在线学习成绩的研究在准确性上还有较大的提升空间. 针对以上问题, 本文提出了一种短文本情感增强的成绩预测方法. 首先, 从单词和句子层面建模短文本语义, 并提出基于学习者特征的注意力机制以识别不同学习者的语言表达特点, 得到情感概率分布向量; 其次, 将情感信息与统计、学习行为信息相融合, 并基于长短时记忆网络建模学习者的学习状态; 最后, 基于学习状态预测学习者成绩. 在三种不同类别课程组成的真实数据集上进行了实验, 结果表明本文方法能有效对学习社区短文本进行情感分类, 且能够提升在线学习者成绩预测的准确性. 同时, 结合实例分析说明了情感信息、学习状态与成绩之间的关联. 相似文献
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提出一种面向软件行为和多视点的需求建模方法,包括建模步骤和建模语言.其中目标系统根据问题域以及视点源被划分成视点.视点在需求模型中以实体的方式存在,每个视点通过从需求规格说明中提取的场景来描述,作为需求模型基本组成单位的场景模型则通过基本的行为复合而成.分析了基于行为和多视点的需求建模过程,讨论了需求建模语言:行为描述语言的语法和语义,并给出相关实例分析以及所实现的建模工具简介. 相似文献
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软件需求分析是软件开发生命周期中最重要的步骤之一.模型驱动的需求分析方法将需求模型作为需求规格说明的补充,从一个或多个角度对非形式化的需求信息进行正确性验证以发现需求规格中的不一致和不完整性等.本文在一种新型的,基于软件行为和多视点的需求建模方法基础上,依据其构造特点,提出需求模型的分析以及验证方法.该方法主要通过构造模型待验证性质的行为时序逻辑规约,以需求模型对应的有穷状态迁移系统为基础,结合On-The-Fly的方法验证性质规约是否语义满足该状态迁移系统.此外,从命题抽象的角度对该验证方法进行优化.针对该方法实现了模型验证工具原型. 相似文献
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首先概述了在网络管理系统中探测网络拓扑的一般方法,然后根据GPON系统的结构特点,设计了基于SNMP协议的无源光网络中显示OLT和ONU拓扑结构的方案,并采用C++编写了网络管理端的探测显示模块,最后通过代理端的模拟收发系统,实现了网络管理站通过OLT代理实时发现ONU拓扑以及状态的功能. 相似文献
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研究了在FX系列催化剂上苯与乙烯烷基化反应以及苯与二乙苯烷基转移反应的工艺条件。采用FX-02催化剂,在150-180℃和0.8-1.2MPa下,苯质量空速为4h-1,苯/烯摩尔比6/1~8/1时,苯与乙烯的烷基化反应可以顺利进行。经过1062h的寿命试验,反应活性没有下降。采用FX-01催化剂,可以进行苯与二乙苯的烷基转移反应,反应温度230-270℃,反应压力2.2-3.8MPa,总质量空速5h-1,苯/二乙苯摩尔比10/1,经过1200h的寿命试验,反应活性没有下降.结合以上2个反应过程,乙烯的转化率达到100%,乙苯总收率超过99.5%。 相似文献