融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解

数学问题的题意理解是实现自动解题的关键,然而现有研究对情境复杂、参数较多等特征的应用题实现题意理解的准确率较低,尚没有很好的优化解决方案。基于此,以语境复杂的古典概型应用题为突破点,提出了融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解方法。首先,结合古典概型应用题的文本和结构特征,构建了包含7类关键解题参数的古典概型题意表征模型;然后,根据该模型将应用题题意理解任务转化为解题参数识别问题,并设计了融合多维语法特征的条件随机场(CRF)题意参数识别方法来解决这个问题。进一步地,针对隐性参数识别问题设计了常识参数补全模块,并提出了融合常识库和语法特征的数学应用题题意理解方法。以新东方在线网站和21世纪教育在线题库中的948道古典概型应用题为实验语料进行实验。实验结果表明,所提方法的各题意参数识别F1平均值达到93.56%,高于最大熵模型(MaxEnt)、双向长短期记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)和传统CRF方法;并且题意理解准确率达到66.54%,显著高于上述其他方法,验证了所提方法对古典概型应用题题意理解的有效性。

课堂教学视频中的S-T行为智能识别研究

文章主要从检测视频帧图像人脸数目、轮廓特征、主体动作幅度等三个方面获取数据信息,使用贝叶斯因果网模型推理主体行为特征,获取行为序列,构建了教学视频的教学模式,最终实现了对课堂教学视频中S-T行为智能识别的设计。研究算法是基于C++与OpenCV实现;将行为特征检测结果汇总分析,输出课堂教学视频的教学模式。经过测试,对较为标准的课堂教学视频分析准确率高、效率高,验证了本研究中算法的可行性。

水煤浆技术在蜡化热电厂中的应用及经济分析

水煤浆是一种新型环保型燃料，它是将煤研磨成一定粒度，与水按一定比例，并添加一定的化学添加剂，经强力搅拌而形成的煤水两相流浆体。它像燃油一样可用管道输送、存储，并且进行雾化燃烧。由于它具有代油、节能，高效率燃烧和低污染的优点，因而备受青睐。国内许多家电厂及电站都应用水煤浆技术。