[发明专利]一种基于机器学习的中文阅读难度分级方法及系统在审
| 申请号： | 201710557154.4 | 申请日： | 2017-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN107506346A | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 任易;赵梓淳 | 申请（专利权）人： | 北京享阅教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司11541 | 代理人： | 唐海力,韩来兵 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的中文阅读难度分级方法及系统，分级方法中，训练样本可以实时更新，从而充分考虑语言随时代变化的特征，如此可以更新汉字难度分级表和词频表；引入语义、句子、篇章以及主题等其他特征，从而通过上述特征和句长、词长作为复杂度的指标，更为客观，且能够精确地反映其结构性质；通过特征集以弥补少数浅层次局部的语言特征不足，从而可以反映真实的阅读理解过程，更为精确的进行阅读难度等级分类；通过本方法使阅读难度分级技术适用于中文，符合中文的语言特点。分级系统，包括文本获取单元、构建单元以及训练预测单元，实现了对中文文本阅读难度的分级方法相同的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 中文 阅读 难度 分级 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的中文阅读难度分级方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练文本和待检测文本；根据所述训练文本的语言层面构建衡量阅读难度层次的特征集；所述特征集中至少包括：字词、语义、句子、篇章以及主题特征；将所述特征集输入SVM模型进行训练，并通过所述训练结果对所述待检测文本进行预测，得到阅读难度等级。
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