基于门控卷积机制与层次注意力机制的多语义词向量计算方法

现有的将词映射为单一向量的方法没有考虑词的多义性,从而会引发歧义问题;映射为多个向量或高斯分布的方法虽然考虑了词的多义性,但或多或少没能有效利用词序、句法结构和词间距离等信息对词在某一固定语境中语义表达的影响。综合考虑以上存在的问题,该文提出了一种基于非残差块封装的门控卷积机制加以层次注意力机制的方法,分别在所选取语境窗口中词的子语义层、合成语义层获得非对称语境窗口下目标单词的合成语义向量以预测目标单词,并按此法在给定语料上学习得到多语义词向量的计算方法。小规模语料上用该方法得到的多语义词向量,在词类比任务的语义类比上相比于基线方法准确率最高可提升1.42%;在WordSim353、MC、RG、RW等计算单词相似度任务的数据集上相比于基线方法能够达到平均2.11的性能提升,最高可到5.47。在语言建模实验上,该方法的语言模型性能相比于其他预测目标单词的方法也有显著提升。     

开展互动评价,提升学习品质——利用Moodle平台优化课堂评价的实践探索

针对信息技术课堂评价相对落后的现状,我校信息技术教研组开展了"基于Moodle平台互动评价优化课堂评价"的探索性实践活动。在引导学生理解互动评价意义的基础上,教师要以平等的心态,立足实际、按需开展互动评价,并能够适时消除互动评价中形成的分歧。     

江汉大学女子龙舟运动员测功仪100m前后血液指标测试分析

本文对江汉大学女子龙舟运动员测功仪100m前后血液指标做测试,探讨运动员在训练过程中的生化特点,了解高负荷运动下运动员的身体状况.本次实验选择了9名龙舟女子运动员为受试者,采取了文献资料法、实验法、数理统计法,了解肌酸激酶(CK)、血糖、铁蛋白、睾酮、白细胞、红细胞的前后变化情况.结果:受试者中何同学的肌酸激酶非常高,...     

基于垂直集成Tri-training的虚假评论检测模型

针对虚假评论会误导用户的偏向并使其利益遭受损失以及大规模人工标注评论的代价过高等问题,通过利用以往迭代过程中生成的分类模型来提高检测的准确性,提出一种基于垂直集成的Tri-training（VETT）的虚假评论检测模型。该模型在评论文本特征的基础上结合用户行为特征作为特征进行提取。在VETT算法中,迭代过程被分成组内垂直集成和组间水平集成两部分：组内集成是利用分类器以往的迭代模型集成为一个原始分类器,而组间集成是利用3个原始分类器通过传统过程训练得到这一轮迭代后的二代分类器,以此来提高标签标记的准确率。对比Co-training、Tri-training、基于AUC优化的PU学习（PU-AUC）和基于垂直集成的Co-training（VECT）等算法,VETT算法的F1值分别最大提高了6.5、5.08、4.27和4.23个百分点。实验结果表明VETT算法有较好的分类性能。