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基于多示例学习的题库重复性检测研究
被引量：
5
1
作者
汤世平
樊孝忠
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期1071-1074,共4页
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...
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.
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关键词
题库重复性检测
多示例学习
最小Hausdorff距离
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职称材料
题名
基于多示例学习的题库重复性检测研究
被引量：
5
1
作者
汤世平
樊孝忠
机构
北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期1071-1074,共4页
文摘
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.
关键词
题库重复性检测
多示例学习
最小Hausdorff距离
Keywords
itembank redundancy checking
multi-instance learning
minimum Hausdorffdistance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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被引量
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1
基于多示例学习的题库重复性检测研究
汤世平
樊孝忠
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
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