【摘 要】
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伴随着互联网行业的迅速发展,在自然语言处理领域中,有效地将输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法中的一个重要研究方向。海量的编译错误信息不仅可以用于程序错误相
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院,西安科技大学管理学院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2017YFF0210506)。
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伴随着互联网行业的迅速发展,在自然语言处理领域中,有效地将输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法中的一个重要研究方向。海量的编译错误信息不仅可以用于程序错误相似度的研究,也可将编译错误信息进行聚类、分类之后给教师在计算机编程类课程的教育教学中给予针对性的指导。这些应用的根本在于高效地提取编译错误信息特征。该文提出了一种基于word2vec模型结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对编译错误信息进行特征提取的方法,首先利用word2vec工具中的skip
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