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由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 相似文献
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《Planning》2019,(14):153-154
目的:探讨标准化演练视频在妇产科急危重症理论教学中的应用效果及意义。方法:选取某医学高等专科学校2017级临床医学专业二年级4个平行班作为研究对象,随机抽取2个班学生114名作为观察组,另外2个班学生115名作为对照组。对照组采用传统课堂讲授及病例分析的方法,观察组在对照组基础上运用标准化急救演练视频辅助教学,通过理论考核、思维能力评价及满意度问卷调查比较两组教学效果的差异。结果:在妇产科急危重症相关的理论试卷考核中,观察组学生客观选择题和主观病例分析题平均成绩均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);授课前后,两组学生临床思维能力评分比较,差异均无统计学意义(P>0.05),但授课后,两组学生临床思维能力评分均高于授课前(P<0.05);满意度调查显示,观察组有90%以上的学生认为课堂中应用标准化演练视频可以提高学习兴趣,有助于掌握规范化抢救流程、巩固理论知识、培养临床思维,83.33%的学生喜欢这种形式的授课。结论:在妇产科急危重的理论教学中运用标准化演练视频可有效提高学生学习兴趣,巩固理论知识,是一种有效的教学方法,值得推广。 相似文献
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实际生活中,大多数视频均含有若干动作或物体,简单的单句描述难以展现视频中的全部信息,而各类长视频中,教学视频步骤清晰、逻辑明确,容易从中提取特征并使用深度学习相关算法进行实验验证,从长视频中提取复杂信息成为研究人员日益关注的问题之一.为此,文中收集整理了一个命名为iMakeup的大规模的美妆类教学视频数据集,其包含总时长256 h的热门50类2 000个长视频,以及12 823个短视频片段,每个片段均根据视频的逻辑步骤顺序进行划分,并标注起止时间和自然语句描述.文中主要通过视频网站下载收集原始视频,并请志愿者对视频的详细内容进行人工标注;同时统计分析了此数据集的规模大小和文本内容,并与其他类似研究领域的若干数据集进行对比;最后,展示了在此数据集上进行视频语义内容描述的基线实验效果,验证了此数据集在视频语义内容描述任务中的可行性. iMakeup数据集在收集整理时注重内容多样性和类别完整性,包含丰富的视觉、听觉甚至统计信息.除了基本的视频语义内容描述任务之外,该数据集还可用于视频分割、物体检测、时尚智能化推荐等多个前沿领域. 相似文献
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