摘要
本发明涉及基于用户认知等级的动画台词难度自适应方法,具体涉及智能教育领域,根据用户在动画台词测试的得分情况映射用户认知等级得分并判断用户认知等级,提高测试的准确性和有效性,对动画台词文本进行预处理,有助于减少噪音和变体,提高文本的清晰度和可分析性,并通过不同的词频、词长、词根复杂度、文本长度以及主句、从句的依赖关系综合评估动画台词难度级别,利用加权平均获取基于用户认知等级的动画台词难度级别,将基于用户认知等级的动画台词难度级别划分为简单难度、中等难度以及困难难度,并基于不同难度级别进行动画台词难度自适应,使得用户在不同难度级别下都能更好地理解动画内容,增强用户对动画内容的吸引力和满意度。
技术关键词
动画
线性回归模型
文本
决策树模型
复杂度
变量
构建决策树
统计方法
节点
关系
年龄
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有效性
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字母
字符
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