基于SVM的初等數(shù)學(xué)問題自動(dòng)分類的研究與應(yīng)用.pdf

1、眾所周知，隨著計(jì)算機(jī)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(dǎo)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(xué)教育理念實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要前提就是對(duì)文本自然語言進(jìn)行轉(zhuǎn)換，通俗的講就是把人類理解的數(shù)學(xué)語句轉(zhuǎn)化為事先定義好的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)知識(shí)，來供計(jì)算機(jī)進(jìn)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(gè)部分，第一部分是對(duì)初等數(shù)學(xué)問題文本進(jìn)行分詞，以及詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別。第二部分是基于SVM對(duì)初等數(shù)學(xué)問題文本進(jìn)行題型分類，進(jìn)而根據(jù)不同的類別轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)推理所需的表現(xiàn)形式。
　　在英文表達(dá)中，每個(gè)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(duì)中文的文本進(jìn)行分詞。但是數(shù)學(xué)表述中包含了較多的有特定含義的符號(hào)，所以通用的分詞方法行不通。因此需要針對(duì)數(shù)學(xué)

3、表述構(gòu)造專門的分詞器。同樣，數(shù)學(xué)語言表達(dá)中的實(shí)體和普通語言表達(dá)的實(shí)體不同，普通語言的實(shí)體更多是時(shí)間，地點(diǎn)，姓名等。而在數(shù)學(xué)表達(dá)中，包含重要信息的實(shí)體往往是數(shù)學(xué)名詞，比如三角形，以及各方程等等。因此需要針對(duì)初等數(shù)學(xué)方向定義專門的命名實(shí)體，然后進(jìn)行提取。本論文采用條件隨機(jī)場來進(jìn)行命名實(shí)體標(biāo)注。
　　初等數(shù)學(xué)問題中涉及的類型有很多，想要對(duì)初等數(shù)學(xué)問題進(jìn)行自動(dòng)求解，首先要做的是把問題進(jìn)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(duì)經(jīng)過命