[发明专利]基于随机子空间的决策树分类的对外汉语难度评估方法有效
| 申请号： | 201911206414.9 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111078874B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 曾致中;陈治平;余新国;方淙;王静静;袁航;熊佳洁 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/211;G06F18/2411;G06F18/2431 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 宋敏 |
| 地址： | 430079 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于svm和bert模型的随机子空间特征选择的决策树分类的对外汉语难度评估方法，根据文章的长度，易读性等特点生成86个统计特征,用svm进行分类，得到置信度1。将encoding特征,用svm进行分类，得到置信度2。将得到的2个置信度，融合作为新的特征，用决策树来进行分类。对于encoding特征数据：通过BERT模型提取的encoding的‑1层输出信息结果，然后再做average‑max pooling处理，得到总共有768维特征，不需要做归一化。本发明避免了传统算法低效且欠拟合的问题，最合理的使用了所有信息，使得分类依据增多效果显著。本方法在对外汉语难度评估上取得了85.6％的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 空间 决策树 分类 对外汉语 难度 评估 方法 | ||
【主权项】：
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