排序方式： 共有29条查询结果，搜索用时 15 毫秒
11.
分析MOOC产生原因、发展现状、目标、特点和优势,根据国内外高校对MOOC使用情况的调查,结合计算机学科的特点,提出利用MOOC提升教学效果的两个方向:一是利用MOOC上的学生学习记录进行教育学研究,产生新的教育理论;二是利用MOOC进行翻转课堂尝试。 相似文献
12.
孙承杰 《机械工人(冷加工)》1986,(2)
Z12160型镗刀架(见封四广告),主要用于铣床、镗床,可以方便地加工不同直径的孔,调解切削量,控制孔径准确可靠,同时也可适用于钻铣床。主要尺寸和基本参数 1.最大镗孔直径:160mm;2.滑块最大行程:25mm;3.微进给:每格0.02mm;4.进给丝杠每转进刀:1mm;5.架体锥柄:莫氏3号、4号;6.附带刀杆直径:φ18mm。主要结构及使用说明 相似文献
13.
由大规模问答对组成的问答知识库对于自动问答技术的巨大支持作用是不言而喻的,从互联网获取知识并以问答对的形式加以保存是扩充和完善问答知识库的必要手段。阐述了面向互联网数据源的问答资源挖掘对于问答系统构建和自然语言处理研究的重要意义,概述了网络问答资源挖掘研究的主要任务以及面临的挑战,并通过对当前该领域的研究成果的综述分析了其中的重点研究问题。 相似文献
14.
为了准确识别网络文本中的价值观倾向,该文提出了一种融合标签语义知识实现价值观多标签文本分类的策略。首先基于价值观理论体系,构建了价值观知识图谱;然后构建了价值观多标签文本分类数据集;最后提出了融合标签语义知识的价值观多标签文本分类模型,通过两种方式融合价值观标签的语义知识。其一,利用标签语义信息进行文本表示学习,获得每个标签对于文本中不同词的重要程度;其二,利用标签的语义知识,计算标签与文本的语义相似度,并与分类模型结果融合。实验表明,该方法可以较好地解决价值观多标签分类问题,尤其可以缓解“尾标签”问题,最终在top@1结果上达到62.44%的精确率,在top@3上达到66.92%的召回率。 相似文献
15.
基于特征权重量化的相似度计算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
随着信息产业的迅猛发展,聚类的无监督特性使其成为一种极为有效的分析工具。而为获得良好的聚类结果,有效及准确的相似度计算方法是其必备的前提条件。事实上,在描述数据相似度时,不同的特征显然具有不同的作用,因此有必要借助一些先验知识,例如用户提供的限制数据,来衡量特征的重要性,并将其应用于相似度计算中以获取更加准确的计算结果。传统的特征权值量化方法均忽视了两点问题：（1）限制数据在特征空间中极有可能为非均匀分布;（2）限制数据可能包含不一致性。上述问题的存在使得传统的权值量化方法无法获得准确的结果甚至无法运行。基于此,文中提出了一种新颖的特征权值量化方法用以处理上述两点问题：（1）将限制数据划分为若干个等价类,进而通过计算参数“分布系数”来均匀化数据的分布;（2）将限制数据连接为无向图,进而通过计算参数“置信度”来衡量及弱化限制数据的不一致性。之后将这两个参数结合到特征权值量化函数中以获得准确的相似度计算结果。实验结果显示：该特征权值量化方法能够结合限制数据来获取不同特征对相似度计算的贡献能力,并能应用于任何聚类算法中以提高聚类的准确度。 相似文献
16.
17.
在论坛话题中识别答案是面向论坛的问答对挖掘中的核心问题. 在论坛话题的讨论中通常存在隐式的结构, 这种结构信息非常有助于最佳答案的定位和识别. 本文提出了一种基于中文论坛话题段落划分的答案识别方法: 首先将论坛话题重新组织为若干段落的集合, 并基于此划分提取一组能够反映话题讨论逻辑结构的特征. 在此基础上给出了一种可以根据候选答案所在段落类别实现模型选择的答案识别策略, 从而避免了噪声信息对模型预测的误导. 实验结果表明本文的答案识别方法非常适用于面向在线论坛的问答资源挖掘工作. 相似文献
18.
基于统计的网页正文信息抽取方法的研究 总被引：47，自引：6，他引：47
为了把自然语言处理技术有效的运用到网页文档中,本文提出了一种依靠统计信息,从中文新闻类网页中抽取正文内容的方法。该方法先根据网页中的HTML 标记把网页表示成一棵树,然后利用树中每个结点包含的中文字符数从中选择包含正文信息的结点。该方法克服了传统的网页内容抽取方法需要针对不同的数据源构造不同的包装器的缺点,具有简单、准确的特点,试验表明该方法的抽取准确率可以达到95%以上。采用该方法实现的网页文本抽取工具目前为一个面向旅游领域的问答系统提供语料支持,很好的满足了问答系统的需求。 相似文献
19.
针对大规模知识库问答的特点,构建了1个包含3个主要步骤的问答系统:问句中的命名实体识别、问句与属性的映射和答案选择.使用基于别名词典的排序方法进行命名实体识别,使用结合注意力机制的双向LSTM进行属性映射,最后综合前2步的结果从知识库中选择答案.该系统在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA任务提供的测试数据集上的平均F1值为0.8097,接近已发表的最好水平. 相似文献
20.