基于SVM和BP神经网络的作文自动评分效果比较

• 作者: 彭恒利 郭力 马洪超
• 来源期刊: 考试研究
• 学科: 文学
• 关键词: SVM BP神经网络 作文自动评分 语言特征
• 年，卷（期）: ksyj_2019,（5）
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: H195

摘要

随着人工智能的发展,深度学习方法被广泛应用到图像、语音处理等领域。在教育考试领域,国内外众多机构和研究者对作文自动评分展开研究。基于汉语水平考试(HSK)作文语料库,对已标注作文文本进行特征提取和筛选,在此基础上,采用支持向量机(SVM)和BP神经网络两种深度学习方法对作文等级分类,比较两种方法不同训练函数在HSK作文预测结果上的差异。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭力	北京语言大学国际教育中心	8	67	3.0	8.0
2	马洪超	北京语言大学汉语速成学院	12	41	3.0	6.0
3	彭恒利	北京语言大学语言科学院	14	17	3.0	3.0