基于SVM的英语题库题目分类研究

摘要

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。