人工智能系统中在线英语写作评审系统的设计与实现

### 人工智能系统中在线英语写作评审系统的设计与实现 #### 1. 引言 英语写作能力是衡量学生英语语言发展的重要因素。当前，英语学习者对英语交流和学习评审系统的需求不断增加，但现有的英语共享和评审系统在内容丰富度、用户粘性、文章分类准确性等方面存在不足。国内优质的英语写作共享和评审系统较少，且现有系统用户交互体验不佳，多数文章靠人工分类和用户标注，严重影响文章精准搜索和用户间互动。因此，提升用户交互、提供丰富详细内容、增强文章分类准确性具有重要意义。 #### 2. 系统需求分析与架构设计 ##### 2.1 需求分析 系统层需适应不断变化的需求，软件需求分析和架构设计要满足分层结构。英语在线写作评审系统层要为应用层提供持续、稳定、准确的数据处理服务，需考虑以下方面： - **物理层安全稳定**：确保系统层平稳运行。 - **网络传输**：写作评审系统通过HTTP请求以网络形式传输数据，传输中有大量文本和图像数据。 - **数据一致性**：协调多系统间以及单系统不同进程间的数据统一。 - **响应及时性**：保证系统响应迅速。 - **可扩展性**：系统迭代开发中常添加新功能和模块，需确保系统可扩展。 - **应用层控制与访问安全**：英语在线写作评审系统的访问控制和业务功能包括注册、登录、写作、下单、在线支付、在线评审、博客发布等的权限审核。 ##### 2.2 架构设计 系统整体架构分为前端UI层、显示层、用户操作层、Node.js服务层、数据库层和神经网络层。利用这些技术与展示层交互，将服务器处理后的数据显示在界面上。神经网络层对前端访问的作文数据进行分类，并反馈给Node.js服务器，为前端和用户操作层提供更好的内容服务。其功能包括模型训练、单词纠错、文本处理等，采用卷积神经网络处理和分类英语文本。 系统存储采用分离存储形式，分为五部分： |存储部分|说明| | ---- | ---- | |前端缓存存储|用于临时存储前端数据| |系统文件存储|存放系统相关文件| |系统数据库及其他数据信息存储|保存系统核心数据| |单词和文本纠错结果数据存储|记录纠错结果| |文本分类模型数据存储|保存文本分类模型数据| 下面是系统存储结构的mermaid流程图： ```mermaid graph LR A[前端缓存存储] --> B[系统存储] C[系统文件存储] --> B D[系统数据库及其他数据信息存储] --> B E[单词和文本纠错结果数据存储] --> B F[文本分类模型数据存储] --> B ``` #### 3. 文本分类模块的设计与实现 在线写作评审系统的英语文本分类过程包括文本预处理、神经网络模型训练与训练模板更新、英语文本分类等。系统的神经网络训练模式采用深度学习的卷积神经网络模型训练文本分类器。 ##### 3.1 文本预处理 词向量是单词的符号表示，便于机器语言处理。常用的词表示方法是one hot表示法，其维度为所有单词的长度，每个单词有唯一位置标记为1，其余为0。这种英语文本表示方式采用稀疏数据存储，数据表达和编程简单，但在文本分类中有固有缺陷，无法表达单词间关系，对于文本相关性高的英语文本难以充分表达。 文本的共现矩阵可表示为： \[M_{to,human}^+ = 1\] \[M_{to,instinct}^+ = 1\] 通过长度为5的窗口训练可得到文本的共现矩阵M，公式如下： \[J = \sum_{i,j}^{N} (X_{i,j})(v_{i}^T v_{j} + b_{i} + b_{j} - \log(X_{i,j}))^2\] ##### 3.2 卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）用于处理具有相似网络结构的数据，如二维图像、一维时间序列。其基本结构由特征提取层和特征网络映射层组成。特征提取层通过神经元间的接收域局部连接，局部特征决定局部区域与其他局部域或特征的位置关系。每个特征的映射由网络层中多层特征的映射组成，特征映射层是由等权重神经元表示的平面。为确保特征映射层的唯一不变性，网络层采用sigmoid等激活函数。通过共享权重可减少神经网络中的自由参数，降低神经元复杂度。 卷积神经网络的框架如下mermaid流程图所示： ```mermaid graph LR A[输入数据] --> B[特征提取层] B --> C[特征网络映射层] C --> D[输出结果] ``` #### 4. 系统实现 ##### 4.1 单词纠错模块的实现 系统的单词纠错过程主要分为： 1. **单词预处理**：去除标签并分割单词。前端传递到后端的单词文本可能含HTML标签，采用正则表达式处理方法进行分词，用JAV as (RPT)正则表达式引擎生成特定字符串