AI数字人挑战高考作文

随着AI技术的飞速发展，越来越多的领域开始应用AI技术。其中，教育领域也开始应用AI技术，AI数字人就是其中之一。

AI数字人能够以人类的方式思考和表达，可以用于辅助教育、学习、课程设计等领域。在高考作文评分方面，AI数字人也有着独特的优势。

现在，我们用Python代码，演示一下如何基于AI技术的情感分析和机器翻译实现高考作文批改。

首先，我们需要安装几个常用的Python库：pandas、numpy、nltk、sklearn等。

涉及到的算法主要有情感分析和机器翻译。其中，情感分析可以通过机器学习的方法实现。

我们可以利用nltk库和sklearn库提供的数据集进行训练，代码如下：

import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews,stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB    # 导入多项式贝叶斯算法

# 加载数据
data = []
for i in movie_reviews.fileids():
    data.append( (movie_reviews.raw(i), i.split('/')[0]) )

# 数据预处理：标记化、去停用词、分词、词性还原
stopWords = set(stopwords.words('english'))
wnl = WordNetLemmatizer()
data_processed = []
for i in data:
    words = word_tokenize(i[0])
    words = [ w for w in words if w.lower() not in stopWords and w.isalnum()]
    words = [ wnl.lemmatize(w) for w in words]
    data_processed.append((' '.join(words), i[1]))

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split([i[0] for i in data_processed], 
                                                    [i[1] for i in data_processed], 
                                                    test_size=0.3)

# 特征抽取
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,2), max_features=