基于SVM的地理试题自动分类

• 作者: 朱刘影 杨思春
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 自动解题 支持向量机 试题分类
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2707-2710
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.09.034

摘要

针对地理课程自动解题,采用SVM学习算法实现地理试题自动分类.通过采用TF-IDF技术提取地理试题文本中的特征关键词,并选取LIBSVM中的Linear核函数进行训练,以构建用于地理试题分类的预测模型.在所收集的地理试题集上的实验结果表明,在22个试题类别上的单类分类精度达到80％以上,整体分类精度达到了87％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨思春	安徽工业大学计算机科学与技术学院	71	416	11.0	17.0
2	朱刘影	安徽工业大学计算机科学与技术学院	3	8	1.0	2.0