技术总结
本发明公开了一种面向分级读物的多尺度难度向量分类方法，该分类方法首先构造词语搭配特征、上下文特征、主题特征等丰富了特征表示，结合之前研究中效果最突出的特征，获得一个轻量、全面的句子难度向量，再输入到分类器如梯度提升树(GBDT)中，在教育分级读物语料、通用语料上达到很好的效果。该发明简化了特征表示，只需要21个向量就能体现句子难度，引入了多尺度特征丰富了难度特征表示，增强了模型泛化性；结合新使用的上下文信息构建了对句子级别和文章级别都适用的难度向量表示系统，在句子级别和文章级别的两个数据集都获得了较好的效果；分类器使用梯度提升树，训练速度快，可以获得特征重要性排序。
技术研发人员：马千里;陈海斌;田帅
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2019.09.17
技术公布日：2020.01.24