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基于深度学习的历史错题智能分析方法

说明

特征表示方法的选择也影响着模型的表现。传统的词袋模型虽然简单易用，但容易忽视词语之间的语义关系。而近年来，基于深度学习的词向量表示（如Word2Vec、GloVe）可以通过捕捉词与词之间的上下文关系，生成更加丰富和准确的文本表示。这些词向量能够为历史知识点的识别提供更加细腻的语义理解，进而提高模型的准确性。

为了提高历史知识点识别的准确性和鲁棒性，可以采用多层次融合与集成方法。具体来说，结合多个深度学习模型（如卷积神经网络、长短期记忆网络等）对同一历史文本进行分析，从不同角度进行特征提取，再通过集成学习