查询结果:   刘一然,骆力明.基于SVM的学科试题自动分类研究[J].计算机应用与软件,2019,36(1):197 - 203.
中文标题
基于SVM的学科试题自动分类研究
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
160
英文标题
AUTOMATIC CLASSIFICATION OF SUBJECT EXAMINATION QUESTIONS BASED ON SVM
作 者
刘一然 骆力明 Liu Yiran Luo Liming
作者单位
首都师范大学信息工程学院 北京 100048     
英文单位
Information Engineering College, Capital Normal University, Beijing 100048, China     
关键词
试题分类 TextRank SVM
Keywords
Question classification TextRank SVM
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61672361);北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016004)
作者资料
刘一然,硕士生,主研领域:自然语言处理。骆力明,教授。 。
文章摘要
针对海量学科试题所引发的试题管理混乱现象,提出一种基于SVM的学科试题自动分类法。对学科语料进行分词、去停用词和统一相似词等预处理操作;采用TextRank算法对学科语料进行权重赋值,将语料文本向量化;用SVM中的Linear核函数训练语料得到分类器。用语料库中的12类单选题进行测试,整体分类的准确率、召回率、F1值均达到97%以上。结果表明,该分类法可以有效地分类试题文本。
Abstract
Aiming at the confusion of examination questions management caused by massive subject examination questions, this paper proposed an automatic classification of subject questions based on SVM. The subject corpus was preprocessed by word segmentation, stop words removal and similar words unification. TextRank algorithm was used to assign weight to the subject corpus by vectorizing the corpus text. Linear kernel function in SVM was used to train corpus to get classifier. Twelve types of single choice questions in the corpus were tested. The overall classification accuracy, recall rate and F1 value were all above 97 %. The results show that the proposed classification method can effectively classify text of examination questions.
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序号
文  章  标  题
作者1
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2015
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2015
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2014
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