基于文本分类技术的英语作文自动评分研究

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基于文本分类技术的英语作文自动评分研究

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毕业论文范文题目：基于文本分类技术的英语作文自动评分研究，论文范文关键词：基于文本分类技术的英语作文自动评分研究
基于文本分类技术的英语作文自动评分研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在中国,每年举行两次的全国大学英语四、六级考试是一项规模宏大的标准化考试。考试阅卷工作量大,很难保证阅卷评分的准确性和客观性,随着参考人数的增多,这一问题日显突出。目前的自动化考试系统对客观题目均实现了自动判分,如选择题、填空题等,大大的减轻了考试的（略..）阅卷工作量。但对作文的自动评分仍有待研究。本文通过对影响作文得分的因素、特征提取方法、文本分类等相关工作的研究,提出了一种利用文本分类技术对英语作文进行评分的研究方法。首先,从《中国学习者英语语料库》中抽取同一主题的作文作为系统的语料,根据作文分值的（本文此处忽略..）不同,将作文划分到不同的类别,将对作文的评分问题转化为对作文的分类问题。然后,抽取作文的内容特征和语言学特征,将作文表示成向量空间模型。基于内容的特征主要包括了作文中的单词和短语两个方面,通过文档频率、信息增益和x~2统计方法,通过设置不同的阈值来提取（文章此处忽略..）相关特征;基于语言学的特征包括浅层文本特征(如:作文中单词的数量、句子的数目、单词的长度等)和复杂的语言学特征(如:句法结构特征、词性特征等)。然后,利用三种经典的分类器(朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机)根据提取的特征分别对作文进行分类(评分)。最后,利用分类器融合（略..）技术对各分量分类器进行融合,根据分量分类器的输出结果,通过投票和基于栈的融合技术得出最终分类结果。实验表明,采用多分类器融合技术以后,系统的分类准确率有了一定的提高。同时,也证明了利用文本分类的方法对作文进行评分的可行性。

以上为本篇毕业论文范文基于文本分类技术的英语作文自动评分研究的介绍部分。

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