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<title cf:type="text"><![CDATA[软件工程杂志社 -->人工智能]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[机器阅读理解软件中答案相关句的抽取算法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://www.rjgczz.com/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20171005&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[编写机器阅读理解软件中，一个基本步骤就是对于给定问题先在文档中找到和答案相关的语句。目前该 领域大部分算法都使用递归神经网络，但由于很难序列并行化，这类算法在长文档上运行很慢。受人类在首次浏览文章 时识别与问题相关的段落或语句，并仔细阅读这些内容得到答案的启发，本文采用一个粗糙但快速的模型用于答案相关 句的选择。实验在WIKIREADING LONG 数据集上取得了较好的结果。]]></description>
<pubDate>2017/11/20 16:55:27</pubDate>
<category><![CDATA[人工智能]]></category>
<author><![CDATA[刘海静]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于XGBoost的信用风险分析的研究]]></title>
<link><![CDATA[http://www.rjgczz.com/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20180609&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在大数据时代如何利用数据挖掘处理海量数据从而对信用风险进行预测分析成为了当下非常重要的问 题，本文运用XGBoost算法建立信用风险分析模型，运用栅格搜索等方法调优XGBoost参数，基于以AUC、准确率、 ROC曲线等评价指标，与决策树、GBDT、支持向量机等模型进行对比分析，基于德国信用数据集验证了该模型的有效 性及高效性。]]></description>
<pubDate>2018/7/9 14:30:12</pubDate>
<category><![CDATA[人工智能]]></category>
<author><![CDATA[赵天傲，郑山红，李万龙，刘 凯]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.rjgczz.com/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20180609&flag=1]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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