标题：基于深度学习模型的协作问题解决中集体创造力对话自动编码

这篇文献讨论了在协作问题解决（CPS）过程中，如何利用深度学习模型来自动编码和分析团队成员之间的对话以评估其集体创造力。作者提出了一种新的框架，该框架能够识别、编码并量化创造力对话中的关键特征。

方法：

1. 数据收集：首先，研究者从多个协作问题解决情境中收集了大量对话数据。
2. 预处理：对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤，以提高模型性能。
3. 特征提取：使用深度学习技术如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来捕捉对话中时间序列的上下文信息，同时利用注意力机制突出创造力相关的关键词或短语。
4. 模型训练与优化：构建一个基于深度学习的自动编码模型，并通过大量的标注数据集进行训练。在训练过程中不断调整参数以提高准确性。
5. 实验验证：将所提出的模型与其他现有的方法进行对比实验，评估其效果。

贡献：

1. 该研究为集体创造力对话分析提供了一个有效且客观的方法，有助于教育和组织领域的决策者更好地理解团队协作中创造力的生成机制。
2. 利用深度学习技术自动编码创造性对话不仅提高了效率，还降低了人工编码过程中可能存在的主观偏差。
3. 深度学习模型能捕捉到传统统计方法难以识别的复杂模式，为未来的研究提供了新的思路和工具。

总之，这篇文献通过构建基于深度学习的自动编码框架来评估CPS情境下的集体创造力对话，对于促进教育领域、组织管理和团队建设等具有重要意义。

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