文献类型：期刊文章

作　　者：苏林忠[1]

SU Lin-zhong （The Office of Information, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China）

机构地区：[1]华南理工大学信息化办公室,广东广州510640

出　　处：《电脑知识与技术》

年　　份：2010

卷　　号：6

期　　号：7

起止页码：5302-5304

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：加减文字题是小学数学的一个重点和难点问题,长期以来,人们对加减文字题的研究局限于教育学和心理学领域,该文从文本分类以及信息检索的角度出发,将加减文字题中的算术关系看成是一个分类问题,尝试用机器学习的方法来对其进行分类,分别研究了人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）在加减文字题算术关系抽取中的应用,并对两种算法的试验结果进行了比较和分析。通过分词,关键词选取,构造特征向量,分别运用两种算法对其进行分类。对试验结果进行评测发现,在一定条件下SVM算法明显优于ANN算法。

关 键 词：加减文字题  人工神经网络 支持向量机 关系抽取 文本分类 中文信息处理

分 类 号：TP183]