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基于机器学习的材料科学基础课程知识分析与语义识别
被引量：
1
1
作者
董超芳
程占明
+5 位作者
李梦琳
周豫斌
张世元
纪毓成
黄运华
王鲁宁
《中国冶金教育》
2021年第3期12-17,共6页
运用贝叶斯理论和贝叶斯分类器研究方法,采用python构建了机器学习模型,建立了材料科学基础知识与高层语义特征之间的对应关系,实现了计算机通过文本学习材科基教材相关专业知识,能够识别高频知识点。通过知识图谱的方法建立了知识点间...
运用贝叶斯理论和贝叶斯分类器研究方法,采用python构建了机器学习模型,建立了材料科学基础知识与高层语义特征之间的对应关系,实现了计算机通过文本学习材科基教材相关专业知识,能够识别高频知识点。通过知识图谱的方法建立了知识点间相互关系模型,准确度可达90%以上,持续的知识更新有助于提高模型精度和结果准确率。
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关键词
贝叶斯理论
机器学习
材料科学基础
语义识别
知识图谱
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职称材料
题名
基于机器学习的材料科学基础课程知识分析与语义识别
被引量：
1
1
作者
董超芳
程占明
李梦琳
周豫斌
张世元
纪毓成
黄运华
王鲁宁
机构
北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心材料科学与工程学部
出处
《中国冶金教育》
2021年第3期12-17,共6页
基金
北京科技大学教改项目“厚基础、宽视野、在实践中培养具有创新能力的人才”(JG2019ZD02)。
文摘
运用贝叶斯理论和贝叶斯分类器研究方法,采用python构建了机器学习模型,建立了材料科学基础知识与高层语义特征之间的对应关系,实现了计算机通过文本学习材科基教材相关专业知识,能够识别高频知识点。通过知识图谱的方法建立了知识点间相互关系模型,准确度可达90%以上,持续的知识更新有助于提高模型精度和结果准确率。
关键词
贝叶斯理论
机器学习
材料科学基础
语义识别
知识图谱
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于机器学习的材料科学基础课程知识分析与语义识别
董超芳
程占明
李梦琳
周豫斌
张世元
纪毓成
黄运华
王鲁宁
《中国冶金教育》
2021
1
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