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申请/专利权人：岭南大学;香港教育大学
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的个性化单词学习系统。该系统包括处理器和存储计算机指令的存储器，计算机指令被执行时使得处理器执行：构建基于投入量的任务画像、基于邻域的任务画像、基于投入量的学习者画像、以及基于邻域的学习者画像；得到基于投入量的任务画像的特征表示；使用图注意力神经网络提取学习任务的邻域信息，形成基于邻域的任务画像的特征表示；使用低维稠密向量得到基于投入量的学习者画像的特征表示；使用图注意力神经网络提取学习者的邻域信息，形成基于邻域的学习者画像的特征表示；以及使用多层全连接神经网络进行评分预测。根据本发明的系统使得推荐结果具有更高的准确率、更好的多样性。
主权项：1.一种基于深度神经网络的个性化单词学习方法，其特征在于，所述方法包括：1根据学习者的学习任务特征，构建基于投入量的任务画像；2根据学习任务与学习者的历史学习记录，构建基于邻域的任务画像；3根据学习者的学习任务记录，构建基于投入量的学习者画像；4根据学习任务与学习者的历史学习记录，构建基于邻域的学习者画像；5使用低维稠密向量和预训练词用量得到基于投入量的任务画像的特征表示；6使用图注意力神经网络提取学习任务的邻域信息，形成基于邻域的任务画像的特征表示；7使用低维稠密向量得到基于投入量的学习者画像的特征表示；8使用图注意力神经网络提取学习者的邻域信息，形成基于邻域的学习者画像的特征表示；以及9使用多层全连接神经网络进行评分预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 岭南大学 香港教育大学 一种基于深度神经网络的个性化单词学习系统
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