口語考試試題分類器的設計與實現(xiàn)

1.8萬字 47頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要 隨著計算機多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，多媒體閱卷越來越受到教育部門的重視。這使得口語考試試題分類系器越來越受人們重視，而支持向量機和口語考試試題分類有著良好的結(jié)合點，從而使得基于支持向量機的口語考試試題分類成為這個領域的研究熱點，支持向量機是一種基于結(jié)構(gòu)風險最小化準則的分類學習機模型，它的應用十分廣泛。口語考試試題分類中，口語文本特征的提取和合理選擇是實現(xiàn)口語文本分類的一個關鍵步驟?？谡Z文本分類一般分為預處理、統(tǒng)計、特征提取、訓練和測試評價這幾個步驟。
本文主要研究基于支持向量機的口語考試試題分類，首先，把口語考試的語音轉(zhuǎn)化為文本作為語料，在根據(jù)口語考試得分不同將口語語料進行分類，把口語分類的問題轉(zhuǎn)化為文本分類的問題；其次是對這些口語文本進行特征的提取，組成特征向量，這些特征主要包括口語文本中的字符長度、名詞代詞比和定冠詞頻率誤差等方面；最后利用支持向量機分類器根據(jù)提取的特征對口語進行分類，對比語料分類結(jié)果、看分類器的準確率，調(diào)整懲罰參數(shù)c來提高分類器的性能。實驗表明 15.4時，分類器的準確率達到最高81.80%。


關鍵詞：特征提取 文本分類 支持向量機