一种基于TextRank和卷积神经网络的小学作文自动分类方法

摘要

本发明属于教育信息化领域，提供一种基于TextRank和卷积神经网络的小学作文自动分类方法，该方法首先使用基于TextRank的关键句提取模型为各类作文提取关键句来去除多余的语义信息，然后使用卷积神经网络提取定长的文本特征向量，用于训练分类器，并用于文本类别的预测。本发明方法事先使用TextRank算法对数据集进行了冗余信息的剔除，较其他深度学习方法减少了长文本的干扰信息；本发明方法特征选取自动完成，较传统机器学习方法提高了效率。