基于联合神经网络模型的学生编程题目理解

• 作者: 杨佳诺 张丽萍 闫盛
• 来源期刊: 内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 编程题目理解 深度学习 联合模型
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 页码范围: 312-318
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8735.2022.03.014

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.