改进的HMM模型在特征抽取上的应用

目前,对情感分类常用的特征抽取方法是基于词典的向量空间模型（VSM）,潜在的语义分析（LSA）和基于无监督算法的词嵌入（word2vec）,和随机词向量法,这些方法都是对单个词语进行处理。本文通过哈工大词云对采集的豆瓣评论数据集进行语义角色进行的标记以后,采用了改进的隐马尔科夫模型（MHMM）对词对向量进行特征构建,并将其作为一个序列片段作为长短记忆门（LSTM）的输入,最后使用softmax函数对动态循环神经网络输出的序列进行分类,本次实验使用了交叉熵作为优化函数,采用了随机梯度下降法对优化函数进行迭代产生最优解,实验结果证明了该方法对豆瓣影评数据进行情感分类产生了更好的效果。     

决策树ID3算法的分析与优化

对ID3算法的基本原理及其主要不足以及现有几种改进算法的优缺点进行了简要分析,针对ID3算法的主要不足即倾向于多值属性的选取,利用粗糙集理论和数学相关知识点对其进行了一定程度的改进。理论分析和实验结果表明,改进后的算法在一定程度上不仅较好地解决了ID3算法的多值偏向问题而且大大简化了算法的计算过程,明显提高了算法分类准确度和执行效率。     

教学逻辑性及其价值

逻辑学是研究思维的规律和形式的科学,教学逻辑性是教学法的重要组成部分,因此,有必要进一步研究什么是教学逻辑性、为什么要重视教学逻辑性等问题。一、教学、逻辑和教学逻辑性 1.逻辑科学和教学逻辑逻辑学属于思维科学,是人类“关于思维过程本身的规律的学说”。[1]逻辑学发展至今,已有形式逻辑、数理逻辑、辩证逻辑、科学逻辑、模糊逻辑等诸多分支。作为一门独立的工具性学科,它渗透进并且支持着包括教育学在内的所有学科的全部理论和内容。教学是教师传授与学生学习的共同活动,是以教师起主导作用的、教师和学生间的一种特