【摘 要】
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现有的文本标注工作较少考虑关键字和类区域之间的相应关系,为减少在组卷过程中大量试题标注的人力成本,在充分研究试题数据集特征的基础上,将拉普拉斯映射稳定性与Harmonic
【基金项目】
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国家自然科学基金（61602005）, 安徽省自然科学面上基金（1608085MF130）
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现有的文本标注工作较少考虑关键字和类区域之间的相应关系,为减少在组卷过程中大量试题标注的人力成本,在充分研究试题数据集特征的基础上,将拉普拉斯映射稳定性与Harmonic函数属性相结合,构建试题数据相似度关联,正则化类群.对少量已加标注的试题样本进行训练学习,得到训练半监督分类模型,并用于大量未标注样本的自动标注工作.在2种数据集上进行3种方法的实验工作,实验结果较为显著.
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