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申请/专利权人：广东第二师范学院
摘要：本发明公开了一种基于收敛差分神经网络的英文阅读难度分类方法。本发明的方法包括采集英文文本数据集并进行预处理；对经过预处理数据集的英文文本进行特征聚合；构建结合投票策略的收敛差分神经网络，并使用特征聚合后的英文文本数据集对结合投票策略的收敛差分神经网络进行训练；获取新的英文文本数据，进行预处理后输入训练完毕结合投票策略的收敛差分神经网络中，得到相应的英文阅读难度分类。本发明相比现有技术，对英文文本的阅读难度具有更高的分类效率和分类准确度。
主权项：1.一种基于收敛差分神经网络的英文阅读难度分类方法，其特征在于，包括步骤如下：采集英文文本数据集并进行预处理；对经过预处理数据集的英文文本进行特征聚合；构建结合投票策略的收敛差分神经网络，并使用特征聚合后的英文文本数据集对结合投票策略的收敛差分神经网络进行训练；获取新的英文文本数据，进行预处理后输入训练完毕结合投票策略的收敛差分神经网络中，得到相应的英文阅读难度分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东第二师范学院 基于收敛差分神经网络的英文阅读难度分类方法
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