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1. 面向在线教育的同伴互评技术综述

许嘉, 刘静, 于戈, 吕品, 杨攀原

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (12): 3913-3923. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021101709

摘要（266）

HTML （13）

PDF （1682KB）（153）

随着以慕课（MOOC）为代表的在线教育平台的迅速发展，如何评价平台学习者提交的大规模主观题作业是面临的重大挑战。同伴互评是有效应对大规模主观题作业评价挑战的主流方案，近年来受到学术界与工业界的广泛关注。鉴于此，对面向在线教育的同伴互评技术进行了调研与分析。首先，概述当前实施同伴互评的通用流程；然后，分别阐述评价者分配、评语分析、异常互评信息检测与处理以及主观题作业真实分数估计等重要的同伴互评流程活动的主要研究成果；其次，对比具有代表性的在线教育平台或已发布的教学系统中的同伴互评功能；最后，总结和展望同伴互评的未来发展趋势，为正在从事或打算从事同伴互评研究的人们提供借鉴与参考。

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2. 基于胶囊网络的方面级跨领域情感分析

孟佳娜, 吕品, 于玉海, 孙世昶, 林鸿飞

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (12): 3700-3707. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021101779

摘要（394）

HTML （15）

PDF （1921KB）（119）

在跨领域情感分析任务中，目标领域带标签样本严重不足，并且不同领域间的特征分布差异较大，特征所表达的情感极性也有很大差别，这些问题都导致了分类准确率较低。针对以上问题，提出一种基于胶囊网络的方面级跨领域情感分析方法。首先，通过BERT预训练模型获取文本的特征表示；其次，针对细粒度的方面级情感特征，采用循环神经网络（RNN）将上下文特征与方面特征进行融合；然后，使用胶囊网络配合动态路由来区分重叠特征，并构建基于胶囊网络的情感分类模型；最后，利用目标领域的少量数据对模型进行微调来实现跨领域迁移学习。所提方法在中文数据集上的最优的F1值达到95.7%，英文数据集上的最优的F1值达到了91.8%，有效解决了训练样本不足造成的准确率低的问题。

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3. 多速率无线Mesh网络环境下功率控制与调度机制——PSMR

李威煌吕品陈颖文徐明

计算机应用 2011, 31 (01): 208-211.

摘要（1375）

PDF （580KB）（1061）

传输功率控制（TPC）技术是提高无线网络性能的关键技术之一。针对无线Mesh网络（WMN）的特点，提出了一种在多速率WMN环境下功率控制与调度机制（PSMR），该机制以系统的吞吐率和公平性为目标，利用冲突图思想对网络进行分析，建立了多目标规划的数学模型，并采用微分进化算法对其进行求解。模拟测试表明，PSMR能有效提高系统吞吐率，改善系统的公平性。