基于语言学特征的小学生作文流畅性自动评价

摘要：

基于作文自动评价的研究思路,采用机器学习的方法对小学生作文流畅性进行自动评价.首先,从作文的总篇、段落、句子、短语、词汇和语法错误层面分析并抽取了一系列能够反映作文流畅性的语言学计量特征;其次,基于逻辑回归、决策树和支持向量机三种经典模型以及逻辑模型树、SimpleLogistic和随机子空间三种集成模型,训练了六个流畅性分类器进行实验.实验结果表明,文中选取的17个特征项对于作文流畅性具有较好的区分度,训练的模型能够根据流畅程度对作文进行较为准确的分类,集成了逻辑回归和决策树模型的SimpleLogistic分类器表现最佳,其分类准确率达到了85.2％.

关键词：作文流畅性、作文自动评价、语言学特征

分类号：G424.74(教学理论)

资助基金：本文为江苏省高校优势学科建设工程PAPD资助项目"南京师范大学教育学优势学科"研究成果

在线出版日期：2020-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：41-50,64