基于SVM的初等數(shù)學問題自動分類的研究與應(yīng)用.pdf

1、眾所周知，隨著計算機信息技術(shù)的迅速發(fā)展，信息技術(shù)已經(jīng)在我們生活的方方面面有所應(yīng)用。在教育領(lǐng)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(zhuǎn)向了基于人工智能的互聯(lián)網(wǎng)智能教育。這種新型的數(shù)學教育理念實現(xiàn)的一個重要前提就是對文本自然語言進行轉(zhuǎn)換，通俗的講就是把人類理解的數(shù)學語句轉(zhuǎn)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(shù)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(shù)學問題文本進行題型分類，進而根據(jù)不同的類別轉(zhuǎn)換成計算機推理所需的表現(xiàn)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(shù)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(shù)學

3、表述構(gòu)造專門的分詞器。同樣，數(shù)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(shù)學表達中，包含重要信息的實體往往是數(shù)學名詞，比如三角形，以及各方程等等。因此需要針對初等數(shù)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(shù)學問題中涉及的類型有很多，想要對初等數(shù)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(jù)不同的類別調(diào)用相應(yīng)的求解方法。對經(jīng)過命