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基于深度学习的历史复习学习行为挖掘
前言
深度学习作为一种模拟人类大脑神经网络结构的机器学习方法，近年来在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了显著成效。在历史教学领域，深度学习能够通过对大量历史文本的训练，从中自动识别出关键知识点和历史事件，从而为教师提供精准的教学内容支持。
传统的历史教学多依赖教师经验和学生的记忆，容易出现教学内容的碎片化和知识结构的混乱。学生在复习过程中面临历史事件时间线混乱、因果关系不明确等问题。深度学习技术能够通过对历史教材、课件及历年考试题目的分析，从大量文本数据中提取出重要的历史知识点，帮助学生更好地梳理历
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