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基于LSTM/GCN的在线学习文本特征提取方法
基于LSTM/GCN的在线学习文本特征提取方法
作者:
温创斐
曾安
潘丹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
特征提取
学习分析
图神经网络
摘要:
传统方法对在线学习文本进行特征筛选往往费时费力且迁移性较差。针对这一问题,根据在线学习文本短,专业词汇多,文本间结构信息丰富等特点,提出基于LSTM/GCN对Doc2Vec所得文本向量中文本–文本关系进行强化的文本嵌入方法,以解决传统方法中文本在投影到嵌入空间后结构信息丢失的问题。并提出指标MeanRank用于量化文本向量中结构信息的留存情况。实验结果表明,方法在指标MeanRank和文本分类精度上优于传统方法。可视化结果表明,增加结构向量使得文本向量在课程内部具有一致连贯性,在课程间更有区分度。
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文献信息
篇名
基于LSTM/GCN的在线学习文本特征提取方法
来源期刊
计算机科学与应用
学科
教育
关键词
特征提取
学习分析
图神经网络
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
770-781
页数
12页
分类号
G63
字数
语种
DOI
五维指标
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研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机科学与应用
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
月刊
ISSN:
2161-8801
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
邮发代号:
创刊时间:
语种:
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1319
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