介绍 这是一个系统,借助scikit-learn,Keras,Seaborn,Gensim,NLTK,普罗蒂,矮胖,熊猫。 有关更多详细信息,请参阅unpublished-conference-paper.pdf 。 抽象的 摘要-基于人的评分论文的任务由于需要的时间长,其性质的主观性,所涉及的困难以及关注的焦点而需要解决,这是最大的麻烦,它需要尽可能地减少错误的可能性。 在大多数情况下,由于需要大量教师,因此,一篇论文至少要由不同的人评分两次。 这些原因促使我们在此范围内进行更多调查和探索。 我们利用从Kaggle.com获得的论文数据集。 根据学生的背景和年级(从7到10),将这些论文分为8组。首先,使用NLP技术清理数据并对其进行预处理,然后使用词嵌入方法将文本数据转换为数字。 之后,我们将这些输入向量输入基于回归的模型中以预测等级。 在培训和测试阶段,我们使用KFold方法。 最