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基于人机交互的语言训练中微信小程序开发设计

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探讨一种适用性强的在微信小程序开发平台上实现的人机交互语言训练任务的开发模式.设计一种运行在联合云系统上的神经网络算法,以及一种运行在微信小程序虚拟服务器上的随机映射算法,并比较2种算法的响应效率、回复准确度、用户满意度.随机映射算法的最快响应效率远高于神经网络算法,约为后者的47.9％.但在高并发数条件下,其最慢响应效率达到神经网络算法的2.20倍,且随机映射算法的平均响应时间也高于神经网络算法.在相同测试次数下,神经网络算法总计给出了89.70％的准确回答率,而随机映射算法总计给出了91.68％的准确回答率.用户对2种算法给出的人机交互语言训练功能给出的评价基本一致,但神经网络算法给出的评价略高.随机映射算法虽然出现时间较神经网络算法早近20年,但其算法效能并不落后,神经网络算法具备并不显著的优势,2种算法均可以支持基于人机交互的语言训练微信小程序开发任务.
Development and Design of WeChat Smart Program in Language Training Based on User-Computer Interaction

李晓艳、蔺宝军

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齐鲁医药学院,公共教学部,山东,淄博255000

山东火帽子教育咨询有限公司,山东,济南250000

微信小程序 人机交互 语言训练 神经网络 随机映射

2022

微型电脑应用
上海市微型电脑应用学会

微型电脑应用

CSTPCD
影响因子：0.359
ISSN：1007-757X
年,卷(期)：2022.38(2)
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