基于SVM的初等數學問題自動分類的研究與應用.pdf

1、眾所周知，隨著計算機信息技術的迅速發(fā)展，信息技術已經在我們生活的方方面面有所應用。在教育領域，人們的目光也逐漸從線下老師輔導以及手工批閱試卷，解題轉向了基于人工智能的互聯網智能教育。這種新型的數學教育理念實現的一個重要前提就是對文本自然語言進行轉換，通俗的講就是把人類理解的數學語句轉化為事先定義好的計算機存儲知識，來供計算機進行下一步的處理。這些處理主要有解題，以及全流程判卷等等。這一前提也可以稱為自然語言處理過程。而分類問題又是自然語

2、言處理的過程中的主要問題。
　　本文主要分為兩個部分，第一部分是對初等數學問題文本進行分詞，以及詞性標注和命名實體識別。第二部分是基于SVM對初等數學問題文本進行題型分類，進而根據不同的類別轉換成計算機推理所需的表現形式。
　　在英文表達中，每個單詞之間都是有空格的，但是中文則不同，所有的字符都是連接在一起的，所以需要對中文的文本進行分詞。但是數學表述中包含了較多的有特定含義的符號，所以通用的分詞方法行不通。因此需要針對數學

3、表述構造專門的分詞器。同樣，數學語言表達中的實體和普通語言表達的實體不同，普通語言的實體更多是時間，地點，姓名等。而在數學表達中，包含重要信息的實體往往是數學名詞，比如三角形，以及各方程等等。因此需要針對初等數學方向定義專門的命名實體，然后進行提取。本論文采用條件隨機場來進行命名實體標注。
　　初等數學問題中涉及的類型有很多，想要對初等數學問題進行自動求解，首先要做的是把問題進行分類，然后根據不同的類別調用相應的求解方法。對經過命