優(yōu)秀傳統(tǒng)文化教育對(duì)學(xué)生知識(shí)生產(chǎn)影響實(shí)證研究——基于自然語言處理的分析
【部分圖文】:
此次研究具體分為四個(gè)流程:首先是原始語料庫預(yù)處理,其次是實(shí)詞抽取,再次是模型運(yùn)行,最后為研究結(jié)果呈現(xiàn)。詳細(xì)研究流程如圖1所示。針對(duì)期刊與學(xué)術(shù)感受的特性,文章采用自然語言處理技術(shù),針對(duì)二者的關(guān)鍵詞以及短語進(jìn)行分析,具體流程如下:
TextRank將詞語的主題影響力納入計(jì)算過程,某一個(gè)詞匯的圖節(jié)點(diǎn)vi的屬性劃分為二:一是部分屬性為某節(jié)點(diǎn)的重要性值,其意義為節(jié)點(diǎn)在文本內(nèi)部結(jié)構(gòu)的重要性,默認(rèn)值為1,并依據(jù)相鄰節(jié)點(diǎn)的分支進(jìn)行迭代,記為TR(vi);二是另一部分的節(jié)點(diǎn)本身主題影響值代表文本外部信息映射在節(jié)點(diǎn)上的數(shù)值,記為TI(vi)。示例:ADCDEF6個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的TextRank算法的候選詞如圖2。TextRank的迭代是一個(gè)復(fù)雜過程,包括了基于新節(jié)點(diǎn)的重要性迭代計(jì)算、概率轉(zhuǎn)移矩陣、主題影響力矩陣等諸多內(nèi)容[38]。
通過使用自然語言處理技術(shù)對(duì)本次研究內(nèi)容的處理,得到相應(yīng)的模型運(yùn)行結(jié)果,為進(jìn)一步對(duì)該結(jié)果進(jìn)行分析與解釋,接下來將對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行公布并進(jìn)行一定程度上的歸納與分析,力圖回答上文所提出的兩個(gè)問題。為證明本次自然語言處理研究的科學(xué)性和有效性,圖3、圖4展示了兩種算法各自的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。圖4 Word2Vec算法相似度
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2843241
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