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Leveraging Label Semantics and Meta-Label Refinement for Multi-Label Question Classification
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内容提要
本研究提出了一种新方法RR2QC，旨在提高在线教育中多标签问题分类的准确性。该方法通过利用标签语义和元标签细化，显著增强了对长尾标签的理解和预测能力，从而改善个性化学习和资源推荐效果。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法RR2QC，旨在提高在线教育中多标签问题分类的准确性。
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该方法通过利用标签语义和元标签细化，显著增强了对长尾标签的理解和预测能力。
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RR2QC在多个教育数据集上实现了精度和F1分数的领先表现。
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研究结果为个性化学习和资源推荐提供了更有效的支持。
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