基于SVM的英语题库题目分类研究

作者：潘丽鹏

来源：自动化技术与应用, 2022, 41(08): 140-165.

DOI：10.20033/j.1003-7241(2022)08-0140-04

• 英语题库
• SVM模型
• 分类算法

针对现有英语题库题目依赖专业英语老师人工解析，缺乏智能化平台的问题，提出一种基于SVM的英语题库题目智能分类。首先将系统分为用户层、业务层、服务层、数据层、基础层，并重点设计英语题库题目分类功能。其中，构建SVM分类器，实现英语题库题目的分类。通过测试验证本系统算法的有效性和运行的可行性。结果表明，SVM分类器可实现英语题库题目的准确分类，分类准确率达到74%，优于传统分类算法KNN、Random Forest、Logistic Regression，且通过系统运行，实现了英语题库题目的分类需求，达到设计目的。

• 单位
  咸阳师范学院