| 基于深度学习的教材德目教育文本分类方法 |
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| 引用本文： | 陈浩淼,陈军华.基于深度学习的教材德目教育文本分类方法[J].上海师范大学学报(自然科学版),2024,53(2):172-180. |
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| 作者姓名： | 陈浩淼 陈军华 |
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| 作者单位： | 上海师范大学 信息与机电工程学院, 上海 201418 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金（13JZD046） |
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| 摘 要： | 对上海中小学教材德目教育文本分类进行研究,提出了基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型、双向长短期记忆（BiLSTM）网络和注意力机制的模型IoMET_BBA. 通过合成少数类过采样技术（SMOTE）与探索性数据分析（EDA）技术进行数据增强,使用BERT模型生成富含语境信息的语义向量,通过BiLSTM提取特征,并结合注意力机制来获得词语权重信息,通过全连接层进行分类. 对比实验的结果表明,IoMET_BBA的F1度量值达到了86.14%,优于其他模型,可以精确地评估教材德目教育文本.
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| 关 键 词： | 德目指标 中文文本分类 基于转换器的双向编码表征(BERT)模型 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 注意力机制 |
| 收稿时间： | 2023/12/23 0:00:00 |
Text classification method for textbook moral education based on deep learning |
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| CHEN Haomiao,CHEN Junhua.Text classification method for textbook moral education based on deep learning[J].Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences),2024,53(2):172-180. |
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| Authors: | CHEN Haomiao CHEN Junhua |
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| Institution: | College of Information, Mechanical and Electrical Engineering, Shanghai Normal University, Shanghai 201418, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | moral education index chinese text classification bidirectional encoder representations from transformer(BERT) model bidirectional long short-term memory (BiLSTM) network attention mechanism |
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