【摘 要】
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本文基于汉语二语文本可读性的特征集合，通过对比六种机器学习模型的效果，引入特征选择算法，实现了汉语水平考试（HSK）阅读文本可读性的自动评估。实验结果表明，支持向量机模型在HSK阅读文本可读性评估中的表现最好；基于汉字、词汇、句法和篇章的全特征模型的预测准确率达0.876；不同层面的特征预测能力存在差异，其中词汇层面表现最好；剔除冗余特征后，词汇和汉字两个层面的18个特征进入最优模型，句法和篇章特
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“面向全球孔子学院的中国概况教学创新研究及其数字课程建设”（18ZDA339）的资助；
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本文基于汉语二语文本可读性的特征集合，通过对比六种机器学习模型的效果，引入特征选择算法，实现了汉语水平考试（HSK）阅读文本可读性的自动评估。实验结果表明，支持向量机模型在HSK阅读文本可读性评估中的表现最好；基于汉字、词汇、句法和篇章的全特征模型的预测准确率达0.876；不同层面的特征预测能力存在差异，其中词汇层面表现最好；剔除冗余特征后，词汇和汉字两个层面的18个特征进入最优模型，句法和篇章特征未能进入该模型。本研究对HSK阅读文本的选择和改编及其他类型的文本可读性评估具有一定的参考意义。
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