集中趋势自适应增强的英语作文评分算法

• 作者: 张景祥 李婷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能作文评分 Adaboost/CT 指标体系 分层分析
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 151-155,256
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1611-0502

摘要

为更好地对英语作文进行智能评分,提出了一种改进算法Adaboost/CT.算法以机器筛选得到的主成分作为弱分类器集,通过集中趋势的方法改进了自适应增强技术.这样既避免了过拟合问题,也解决了弱分类器叠加错误陷阱.实验表明该算法能有效地应用于英语作文智能评分系统,且与人工评分相比,其邻接准确率为94%,误差均小于20%且不存在奇异值性误差.该算法在智能评分和机器学习方面具有理论和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张景祥	济南大学信息科学与工程学院	13	107	4.0	10.0
2	李婷	济南大学信息科学与工程学院	4	4	1.0	2.0