基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测
Off-topic detection for English essays based on LDA and word2vec
延边大学 计算机科学与技术学科 智能信息处理研究室, 吉林 延吉 133002
摘要
针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题，提出了一种结合LDA和word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过word2vec对文档进行训练，利用得到的文档主题和词语之间的语义关系，对文档中各主题及其特征词计算概率加权和，最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到不同的F值，确定了最佳主题数。实验结果表明，所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性，可以检测到更多的跑题作文，并且准确率较高，F值达到89%以上，实现了作文跑题检测的智能化处理，可以有效地应用在英语作文教学中。
基金项目
国家语委“十二五”科研规划2015年度科研项目(YB125-178)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0724
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 415-419
文章编号: 1001-3695(2019)02-022-0415-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
曲强, 崔荣一, 赵亚慧. 基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 415-419. (Qu Qiang, Cui Rongyi, Zhao Yahui. Off-topic detection for English essays based on LDA and word2vec [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 415-419. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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