利用人工神经网络识别适合中学生的图书
计算与语言
2023-11-15 v1 机器学习
摘要
阅读合适的书籍有助于儿童的想象力和大脑发育，提升其语言与情感理解能力，并加强他们与他人的关系。基于阅读书籍在个人发展中的关键作用，本文旨在通过分析图书的结构和语义特征，开发一种判定图书是否适合中学生的算法。利用所述方法，将创建一个可供教育部官员和学校等负责儿童教育的机构与个人使用的算法。该算法将便于筛选中学阶段应讲授的图书。借助该算法，中学课程用书的筛选过程可加快，并将作为阅书评估者的初步参考来源。本文采用 Python 编程语言，运用自然语言处理方法。此外，利用预处理后构建的原始数据集训练了人工神经网络（ANN）。为训练该网络，由 MEB、牛津和剑桥提供了适合中学生的图书，内容依据“R”标准评估，并纳入了内容方面不适合中学生的图书。该训练后的神经网络在判定所给测试图书的适宜性上达到了 90.06% 的一致率。综合所得发现，可认为所开发软件已达成预期目标。
引用
@article{arxiv.2311.07591,
title = {Identification of Books That are Suitable for Middle School Students Using Artificial Neural Networks},
author = {Alp Niksarli and Sadik Ozan Gorgu and Ege Gencer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07591},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 3 figures, 5 tables