本文介绍了基于文本挖掘和LSTM的词类别分类和词汇模式预测方法，提出了AI-Score方法来预测下一年度考试中单词出现的概率，准确度达到100%。得分超过60分的段落中，仅出现1.7%的误差。

该研究通过改进IFNT模型结构，实现有效的文本适应，相对词误率改善为7.9%至28.5%，相对于FNT模型的词误率降低为1.6%至8.2%。