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文档简介

基于文本分类技术的英语作文自动评分研究的任务书任务书一、任务背景目前，英语作文自动评分已经成为了国内外教育领域一个热门的研究课题，其应用范围也越来越广泛。目前，市场上已经出现了多款英语作文自动评分系统，但是这些系统的准确率和效率还存在较大的提升空间。而且，对于学生的写作能力提升，也需要有效的评价方式。因此，基于文本分类技术的英语作文自动评分研究正是一个具有重要意义的研究方向。二、任务目标本次研究的目标是，基于文本分类技术，建立一个可以对英语作文进行自动评分的系统，并能够准确反映学生写作能力的水平。具体包括以下方面：1.收集并整理英语作文数据集。2.选取合适的特征提取方法和文本分类模型，构建出一个基于机器学习的英语作文自动评分系统。3.分析和评估系统的评分准确率和效率。4.对于系统评分不准确的原因进行深入分析，在保证系统性能的前提下进行优化。三、研究内容1.收集并整理英语作文数据集为了保证评分系统的准确性和有效性，需要收集大量的英语作文数据，并进行整理和标注。可以通过以下渠道进行数据收集：-网上英语作文竞赛的参赛作品；-学生写作训练过程中所拟的作文；-学生平时作文练习的作业。在数据整理的过程中，需要对文本进行去噪、分词、去停用词等预处理操作，并进行标注，得到每篇作文的分值。2.特征提取方法和文本分类模型的选取本研究将采用机器学习的方法对英语作文进行评分。具体地，需要选取合适的特征提取方法和文本分类模型，以提高评分系统的准确性。常见的特征提取方法包括：-统计特征：如字数、句子数、平均句长等。-语言学特征：如词性、词频等。-N-gram特征：依据相邻的N个单词或字符形成的特征。常见的文本分类模型包括：-朴素贝叶斯模型；-支持向量机模型；-决策树模型等。在选择特征提取方法和文本分类模型时，需要进行实验比对，找到最合适的方法和模型。3.分析和评估评分系统的准确率和效率在评分系统建立后，需要对其准确率和效率进行评估。可以采用交叉验证法对评估指标进行评估，并分析和比较不同的评估方法的优劣之处。4.评估结果分析和系统优化在对评分系统进行评估时，将会出现评分不准确或评分效率低下等问题。需要对这些问题进行分析和比对，找到问题的根本原因，并对系统进行优化。具体方法包括：特征选择、参数调整、模型融合等。四、研究计划1.第一阶段（1个月）-收集和整理英语作文数据集；-实现特征提取和文本分类模型。2.第二阶段（2个月）-构建基于机器学习的评分系统；-对系统进行评估和分析。3.第三阶段（1个月）-对系统进行优化和调整；-最终对系统进行测试。五、研究预算-人员费用：40,000元；-设备费用：30,000元；-材料费用：20,0

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