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https://doi.org/10.5554/22562087.E1139论文文章...
治疗师患者的关系是实践医学艺术的理由，医生期望每次医学相遇是直觉和经验之间的知识和同理心的坩埚。病理生理推理是诊断，病因和预后的主要手段。这种范式结构使医学能够遵循累积和进步的道路，在一种“正常科学”中，受范式惯性的驱动的医生解决了问题，并在理论稳定且共同的框架中加强了他们的知识，并得到了基本科学的重大进步，例如物理学，药物学，药物学和生物学。在哥伦比亚，从所谓的法国学校到1960年代和1970年代的美国一所的转变并没有面对太多抵抗，这也许是因为许多教师在美国接受过培训，而一些医学院则是联盟的进步和各种美国机构的资金的接受者（4）。
先决条件：简介第1部分：明文文件传输
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机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
