多分类器融合技术在自动作文评分中的应用

• 作者: 姚建民 李斌 梁颖红 陆军 陆玉清
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 自动作文评分 特征提取 文本分类 多分类器融合
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

从作文的内容和语言学两个方面抽取了作文中相关的特征,并利用多种分类器(贝叶斯、K近邻和支持向量机)根据各方面的特征实现了对作文的分类(评分).最后利用多分类器融合技术对多个分类器进行了融合处理.通过实验分析,利用文本分类的方法对作文进行评分是完全可行的,在采用融合技术以后的评分性能有了较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	苏州大学计算机科学与技术学院	50	198	7.0	12.0
2	姚建民	苏州大学计算机科学与技术学院	70	494	10.0	19.0
3	陆军	苏州大学计算机科学与技术学院	19	137	7.0	11.0
4	梁颖红		10	66	5.0	8.0
5	陆玉清	苏州大学计算机科学与技术学院	2	15	2.0	2.0