基于卷积神经网络的教学素材推荐技术分析.docx

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2025-07-12 发布于重庆
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基于卷积神经网络的教学素材推荐技术分析

引言

教学素材中还包括大量的文本信息，这些文本信息通常包含重要的知识点、概念及其关系。卷积神经网络能够在文本数据中自动提取出有效的语义特征，分析文本之间的相关性。通过卷积操作，CNN能够捕捉文本中的局部依赖关系，从而在文本分类、情感分析等任务中表现出色。对于教学素材推荐系统而言，CNN能够帮助系统识别教材中不同知识点的关联，并根据学习者的需求推荐相关的阅读材料或教学资源。

视频作为一种重要的教学素材形式，包含了丰富的时序信息和多模态数据。基于卷积神经网络的视频内容分析，可以对视频中的图像帧和声音进行联合学