摘要
本发明公开了一种智能作文批改与提升系统及方法,涉及自然语言处理与教育技术领域,包括,接收用户的作文,将作文转换为可处理的格式并进行预处理,使用语言模型对预处理后的作文进行特征提取,同时采集用户的写作历史记录,使用聚类分析的方法和K近邻回归模型确定作文的评分维度,并计算每个作文评分维度的特征值,综合每个作文评分维度的特征值对作文进行整体评分,创建学习模板,分析用户写作历史记录,并结合作文整体评分,生成个性化的学习路径和练习任务;本发明通过使用DBSCAN聚类分析方法选取作文评分维度,克服了传统单一维度评分的局限性,还能更全面地反映作文的整体质量。
技术关键词
特征值
语义特征
提升系统
Sigmoid函数
模板
手写作文
聚类分析方法
文本
格式
K近邻
模版
成分分析
自然语言
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