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题名基于相似度组合的主观题评分方法研究
被引量：7
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作者
肖灵云
刘军库
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机构
广东海洋大学寸金学院智能制造学院
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
2021年第5期64-68,共5页
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基金
广东省自然科学基金资助项目(2018A0303130076)。
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文摘
针对文本、语义、关键词等方法计算主观题相似度的不足,提出一种基于相似度组合的方式构建主观题评分模型。该模型可根据评分逻辑,灵活地调整阀值,综合Word2vec算法、Doc2vec算法和TF_IDF算法的优势,提高主观题的相似度。实验表明,与人工评分对比,提出的评分模型得到的评分方差及偏差率都较小,稳定性较好,更贴近人工评分结果。
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关键词
相似度组合
Word2vec
Doc2vec
文本相似度
自动评分
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Keywords
similarity combination
Word2vec
Doc2vec
text similarity
automatic scoring
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名互信息启发的相似度组合图像检索算法
被引量：5
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作者
支力佳
张少敏
赵大哲
赵宏
林树宽
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
国家数字化医学影像设备工程技术研究中心
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2011年第10期1850-1857,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(60873009)
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文摘
图像的视觉特征与用户描述之间的差距一直是影响基于内容的图像检索准确度的最主要因素。对多种相似度进行组合来检索图像是近几年图像检索领域涌现出的一个研究热点,也是缩小这种差距的一种有效途径。如何选择更好的组合方法则是该领域很多研究者关注的核心问题。提出一种新的相似度组合算法。该算法基于互信息度量相对熵的原理,计算连续变量相似度与离散变量相似性之间的相关性,对多种相似度进行选择,以"和规则"组合相似度。在公用数据集上进行检索实验,该算法优于当前其他的"和规则"下的组合方法。
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关键词
基于内容的图像检索
相似度组合
互信息
和规则
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Keywords
content-based image retrieval
similarity measures combination
mutual information
sum rule
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分类号
TP91
[自动化与计算机技术]
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题名基于排序支持向量机的组合相似度图像检索
被引量：1
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作者
支力佳
张少敏
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机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第A01期165-168,172,共5页
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基金
国家民委科研项目(14BFZ007)
国家自然科学基金资助项目(61561002)
宁夏区自然科学基金资助项目(NZ15105)
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文摘
针对通用型图像检索面对不同图像数据难以事先确定合适图像特征的问题,提出一种基于互信息(MI)作为相关性测度的相似度选择的排序支持向量机精化最终结果的检索方法。该方法采取融合大量全局特征以及局部特征的策略,通过在少量的训练集上进行线下相似度选择,在提供良好检索准确性的基础上大幅减少后续检索中使用的特征数量,并且通过排序支持向量机进一步提高检索准确性。在自然图像Wang数据集以及医学图像IRMA数据集上进行实验,结果表明该方法优于常用的单一最好相似度以及典型的"和规则"组合方法,分别比准确性第二好的方法提高了13.3%和96.7%。公共数据集的实验结果表明,所提方法能够提高通用型图像检索系统的准确性。
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关键词
基于内容的图像检索
相似度组合
最大依赖
互信息
排序支持向量机
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Keywords
Content-Based Image Retrieval（CBIR）
similarity combination
max-dependency
Mutual Information（MI）
rank-SVM（Support Vector Machine）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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