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典型文献
基于联合神经网络模型的学生编程题目理解
文献摘要:
现有的自然语言处理技术对学生编程题目理解不能达到很好的效果,基于深度学习优势提出一种基于联合神经网络模型的题目理解方法.通过联合模型分析编程题目语义并提取关键信息,充分理解编程题目.结果表明,联合神经网络模型在使用双向学习和机器提取特征的情况下,准确率、召回率和F1值都有更高的精确度.
文献关键词:
编程题目理解;深度学习;联合模型
作者姓名:
杨佳诺;张丽萍;闫盛
作者机构:
内蒙古师范大学 计算机科学技术学院,内蒙古 呼和浩特 010022
引用格式:
[1]杨佳诺;张丽萍;闫盛-.基于联合神经网络模型的学生编程题目理解)[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版),2022(03):312-318
A类:
编程题目理解
B类:
生编,自然语言处理技术,联合模型,目语,关键信息,分理,双向学习,提取特征,召回率
AB值:
0.247107
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