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J-GLOBAL ID:202202272598886381   整理番号:22A0994601

ニューラルネットワークに基づく類似プログラミング問題推薦【JST・京大機械翻訳】

Recommendation of similar programming topics based on neural network
著者 (3件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 260-268  発行年: 2022年 
JST資料番号: C3599A  ISSN: 1000-7024  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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限られた資源で学生に適切なテーマを推薦するために,主題の異種データ情報特徴(タイトル-テキスト,タイトル-知識ポイント,およびタイトル-ソースコード)の抽出を通して,注意力に基づくニューラルネットワークフレームワーク(HANN)の推奨題目設計を提案した。HANNフレームワークにおけるテキストとソースコード,テキストと知識間の関連を評価するために,テキスト-ソースコード(TCA)とテキスト-知識ポイント(TQA)を提案した。類似注意に基づいて,各群の学習における類似部分を測定した。訓練戦略を開発して,類似したタイトル集合を返す。広範な実験結果は,HANNフレームワークの有効性と解釈能力が,実データで明らかに検証された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (4件):
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