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提出一种基于马尔科夫逻辑网的句子情感分析方法. 与深度学习方法相结合实现跨领域的知识迁移,同时采用马尔科夫逻辑网将句子的上下文信息与其它情感特征相结合实现句子情感分析. 在COAE评测数据上的实验结果表明,该方法与SVM分类方法相比,准确率达到70.02%,并且在跨领域的情感分析任务中也得到了较好的结果. 相似文献
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基于多示例学习方法对题库重复性检测算法进行了改进,其基本思想是:将包含多个子问题的试题重复性检测转化为多示例学习问题.采用基于前缀树的高频词抽取算法抽取试题的内容特征,避免了对同义词典的依赖.在此基础上,结合试题的元数据特征提出试题相似度计算方法.在真实题库基础上进行的实验结果显示,该方法简便可行,正确率和查全率分别达到91.3%和92.3%,为进一步实现题库系统的整合奠定了基础. 相似文献
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