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题名基于深度学习的教材德目分类评测方法
被引量：3
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作者
张雨婷
陈军华
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机构
上海师范大学信息与机电工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第10期209-215,共7页
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文摘
教材德目指标是学校道德养成体系中教材选用的重要标准之一,对提供个性化德育信息服务具有重要意义。目前该方面的量化评估的研究有限,评估具有主观特点,效率不高。针对这一问题,对上海中小学教材短文本德目指标进行研究,提出基于深度学习的短文本分类模型IoMET。采用数据增强技术和卷积神经网络对教材短文本进行深度学习,并使用精确率、召回率和F1-度量值进行评价。实验结果表明,IoMET模型对德目指标的预测效果较好,与未进行数据增强的原始短文本相比,IoMET模型评测效果有较大的提升。
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关键词
德目指标
中文文本分类
卷积神经网络
数据增强
IoMET
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Keywords
indicators of moral education target
Chinese text classification
Convolutional neural network
Data enhancement IoMET
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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