自动作文评分 数据集链接

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自动文章评分 概要 本项目通过文本分析技术实现对文章作文的自动打分，目标是作文集中，采用gbdt模型进行拟合。 ，，加上文章单词数，类别词性的单词数，错别字，句子个数等等，将上述特征串联作为输入，使用gbdt模型拟合目标 依赖 python3 大熊猫 麻木 matplotlib 恩特克 斯克莱恩 word2vec 细绳 实现 1.数据分析 使用boxplot可视化作文分数的分布，如下图： 可以看到在作文类型为1,2,5,6,7,8中有个别的异常值点，这些异常值点需要在文本预先时剔除。 2.训练词向量 利用word2vec对训练样本做词向量的训练，可视化结果如下： 可以看到意思相近的词的距离还是比较近的，例如，总是在开头的when和who，kid和people等等。 3.特征工程 文本特征采用采样的方式，目标是从文章中一共采样200个词向量，均匀间隔采样，不够则从头开始循环采样 文章中

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本研究利用神经网络深度学习的算法研究不同级别文本的语言特征，进而构建自动评分的评分量表及机制

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