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关于内-qa-群
1
作者
张勤海
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1996年第S1期79+74-78,74-78,共6页
设G是有限群,若群G的每个子群以拟正规子群或反正规子群,则称G为qa-群,若G不是qa-群,但G的每个真子群为qa-群,则称G为内-qa-群,本文完全确定了qa-群的结构与内-qa-群的分类.
关键词
拟正规子群
反正规子群
无不动点的幂同构
(q)-群
qa-群
内-qa-群
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职称材料
面向技术论坛的问题解答状态预测
被引量:
3
2
作者
沈明珠
刘辉
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期474-486,共13页
当遭遇技术问题时,开发人员往往会在Stack Overflow等技术论坛上发布问题并等待回答.此类QA系统也是基于互联网的群智化软件开发的一个重要表现形式.但是论坛上提出的问题并不一定能够获得满意答案.因此,提出问题并被动地等待答案并不...
当遭遇技术问题时,开发人员往往会在Stack Overflow等技术论坛上发布问题并等待回答.此类QA系统也是基于互联网的群智化软件开发的一个重要表现形式.但是论坛上提出的问题并不一定能够获得满意答案.因此,提出问题并被动地等待答案并不总是最佳策略.为此,提出了一种基于深度神经网络的方法以自动预测问题能否获得满意答案.提前预知问题能否及时获得有效答复,开发人员可以提前规划应对策略.该方法不仅充分利用了问题本身的文本信息,也将提问人员相关内容作为预测的主要依据.利用最新的深度学习技术,充分挖掘输入特征与问题解答状态之间的内在关联关系.在Stack Overflow提供的数据集上的实验结果表明:所提出的方法能够预测问题的解答情况,结果显示在预测问题是否有满意答案的查准率为58.87%、查全率为46.68%(随机猜测的查准率为38.77%,查全率为35.26%),并优于机器学习K NN和浅层神经网络FastText.
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关键词
群智化软件
社区问答
状态预测
深度学习
文本分类
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职称材料
题名
关于内-qa-群
1
作者
张勤海
机构
山西师范大学数学系
出处
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1996年第S1期79+74-78,74-78,共6页
基金
山西省自然科学基金
文摘
设G是有限群,若群G的每个子群以拟正规子群或反正规子群,则称G为qa-群,若G不是qa-群,但G的每个真子群为qa-群,则称G为内-qa-群,本文完全确定了qa-群的结构与内-qa-群的分类.
关键词
拟正规子群
反正规子群
无不动点的幂同构
(q)-群
qa-群
内-qa-群
Keywords
uasinormal subgroup
abnormal subgroup
fixed-point-free power automorphisms
q)-group
qa-group
inner-
qa-group
分类号
O152 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
面向技术论坛的问题解答状态预测
被引量:
3
2
作者
沈明珠
刘辉
机构
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期474-486,共13页
基金
国家自然科学基金重大项目(61690205)~~
文摘
当遭遇技术问题时,开发人员往往会在Stack Overflow等技术论坛上发布问题并等待回答.此类QA系统也是基于互联网的群智化软件开发的一个重要表现形式.但是论坛上提出的问题并不一定能够获得满意答案.因此,提出问题并被动地等待答案并不总是最佳策略.为此,提出了一种基于深度神经网络的方法以自动预测问题能否获得满意答案.提前预知问题能否及时获得有效答复,开发人员可以提前规划应对策略.该方法不仅充分利用了问题本身的文本信息,也将提问人员相关内容作为预测的主要依据.利用最新的深度学习技术,充分挖掘输入特征与问题解答状态之间的内在关联关系.在Stack Overflow提供的数据集上的实验结果表明:所提出的方法能够预测问题的解答情况,结果显示在预测问题是否有满意答案的查准率为58.87%、查全率为46.68%(随机猜测的查准率为38.77%,查全率为35.26%),并优于机器学习K NN和浅层神经网络FastText.
关键词
群智化软件
社区问答
状态预测
深度学习
文本分类
Keywords
group intelligence software
QA forum
status prediction
deep learning
text classification
分类号
TP311.56 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关于内-qa-群
张勤海
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1996
0
下载PDF
职称材料
2
面向技术论坛的问题解答状态预测
沈明珠
刘辉
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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