格语法在主观题自动阅卷中的应用

主观题阅卷技术是计算机自动阅卷中的关键技术。国内外专家都致力于自动批改技术的研究,但成熟应用的系统很少。语句相似度计算是主观题自动阅卷的关键问题,本文结合格语法进行语义分析,在此基础上设计语句相似度算法,能有效提高评分准确率。     

主观题自动阅卷技术研究

为了实现考试系统中主观题型的自动阅卷,提出了基于语句相似度的计算方法对主观题进行自动批改.通过对语句相似度的定义和计算模型的建立以及汉语的特殊性分析,同时借鉴自动问答、自动文摘、信息检索等领域内关于语句相似度的研究,建立了对主观题的自动阅卷模型.通过对语句的词形、词序、词义3个层次计算相似度的融合,使句子的相似度计算更加准确.实验结果表明,主观题自动阅卷技术的正确率达到81.5%.     

一种基于向量空间模型的主观题批改算法

文字类主观题的自动批改是在线考试系统的一个关键技术。本文在研究主观题自动批改技术现状的基础上,提出了一种基于向量空间模型的短语级句子相似度计算方法,并基于该计算方法设计了一种主观题自动批改算法,经验证,实验结果基本达到预期目标。     

基于语义相似度的主观题阅卷系统模型设计

主观题阅卷系统是一个值得研究的问题.常见的主观题评分是比对学生答案和参考答案的相似程度得出分数的.自然语言处理里面的分词技术可以将文字切分为词的组合,然后通过计算句子的语义相似度可以得出学生答案和主观题答案的相似度.在这些理论的支撑下,文章提出了一种基于.NET实现的主观题系统模型设计方法.     

两级相似度计算在主观题机器阅卷中的应用

针对问答题类文字描述性主观题机器阅卷的复杂性和困难性,提出一种用于机器阅卷的两级相似度计算算法。综合考虑答案的关键词、句子语法和语义信息,并结合分数微调规则设计算法。实验结果表明,该算法在词语级系数α取值约0.7时,阅卷系统具有最低的无效阅卷比例和较快的速度,符合人工阅卷的要求。     

基于语句结构及语义相似度计算主观题评分算法的研究

文字类主观题的自动评分是实现远程教育中在线考试系统的一个关键技术,由于其自动评判具有相当难度,使自动评分系统中在对语句结构、关键字匹配、词性、词义以及语义方面的判断还存在很多问题.通过对已有的算法分析,提出了一种方法,采用浅层次句法结构分析和深层次语义分析相结合的算法计算相似度,该方法可以提高主观题自动评分的效率和准确度,具有一定的实用价值.     

一种网络考试系统中主观题自动评分的算法设计与实现

主观题的自动阅卷评分是网络考试系统中的一个关键技术。通过分析阅卷教师在评阅主观题时的思维方法,在基于模糊数学中贴近度理论基础上,引入了单向贴近度的概念,设计了一个主观题自动评分的算法,给出了具体算法实现与实例,并对算法的使用性能作了详细论述。     

基于自然语言处理的主观题智能阅卷技术

本文主要探讨使用自然语言处理技术来实现主观题智能阅卷的方法,使用到的关键技术包括分词、句法分析、词语相似度计算以及句子相似度计算。文章对如何使用这些关键技术来实现主观题智能阅卷系统进行了详细的阐述。     

基于藏语句多特征融合的主观题自动评分算法

提出了一种藏语句多特征融合的主观题自动评分算法,构建了关键词词形相似度计算模型、词序相似度计算模型、句子长度相似度计算模型和句子语义相似度计算模型。该算法将计算模型与最大相似度矩阵相结合,计算主观题的标准答案与学生答案之间句子、段落的相似度,最终做出自动评分。实验结果表明,与其他方法比较,该算法能有效降低平均误差值。     

基于模糊理论的自动阅卷算法

主观题阅卷一直以来束缚着计算机自动阅卷技术的发展.针对这一问题,本文通过分析主观题人工阅卷的思维习惯入手,在基于模糊数学中贴近度理论基础上,引入了单向贴近度的概念,设计了一个主观题自动评分的算法,为主观题自动阅卷评分提供了一种比较有效的方法.     

词义标注一致性检验系统的设计与实现

词义消歧是自然语言处理领域的一个重要研究课题。词义标注的一致性将直接影响语料库的建设质量,进而直接或间接影响到其相关的应用领域。由于语言本身的复杂性与发展性以及算法设计的难点和缺陷,目前各种词义标注的算法与模型还不能百分之百正确地标注词义,即不能保证词义消歧的正确性与一致性。而人工校验在时间、人力方面的投入是个难题。该文在对《人民日报》语料、语句相似度算法和语义资源《知网》研究的基础上,提出了对《人民日报》语料词义标注进行一致性检验的方法。实验结果表明,此方法是有效的。     

基于概念向量空间模型的中文自动文摘系统

文章提出了一种基于hownet提取出词语的词义,用词语的词义代替传统的词形频率统计方法,并基于词义排歧建立主题语义概念向量空间模型。通过对抽取出的语句进行句子相似度的计算提高文摘精确度,设计实现了一个中文自动文摘系统。     

基于语义依存的汉语句子相似度计算

句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位，在多文档自动文摘技术中，句子间相似度的计算是一个关键的问题。由于汉语句子的表达形式是多种多样的，要准确地刻画一个句子所表达的意思，必须深入到语义一级并结合语法结构信息，由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法，该方法取得了令人满意的实验效果。     

基于长短时神经网络的古汉语分词系统

在自然语言处理领域,分词是非拉丁语系语言处理的首要任务。而在中文自然语言处理中,常见的是针对现代汉语进行分词处理,对古汉语涉及得较少。针对这一问题,设计针对古汉语的分词系统。系统采用流行的深度学习方法,对中文首先进行分词,采用长短时神经网络LSTM提取序列特征;之后采用Softmax进行分类,设计针对古汉语分词的长短时神经网络。在测试中取得了理想的预期,基本可以满足设计需求。该系统一方面提高了教学的效率,降低了古汉语断句的难点;另一方面,在一定程度上提升了学习的兴趣。     

融入多特征的汉越新闻观点句抽取方法

该文提出一种融入多特征的汉越双语新闻观点句抽取方法。首先针对汉语和越南语标记资源不平衡的问题,构建了汉越双语词嵌入模型,用丰富的中文标记资源来弥补越南语标记资源的缺失。并且该文认为句子的主题特征、位置特征和情感特征对观点句分类具有重要作用,因此将这些特征分别融入词向量和注意力机制中,实现句子语义信息和情感、主题、位置特征的结合。实验表明,该方法可有效提升越南语新闻观点句抽取的准确率。     

汉英机器翻译源语分析中词的识别

汉英MT源语分析首先遇到的问题是词的识别。汉语中的“词”没有明确的定义,语素和词、词和词组、词组和句子,相互之间也没有清楚的界限。按照先分词、再句法分析的办法,会在分词时遇到构词问题和句法问题相互交错的困难。作者认为,可以把字作为源语句法分析的起始点,使词和词组的识别与句法分析同时进行。本文叙述了这种观点及其实现过程,并且以处理离合词为例,说明了识别的基本方法。     

基于词典的汉藏句子对齐研究与实现

双语语料库加工的关键技术之一是对齐,构建句子级别的对齐语料是构建语料库最基本的任务。该文参考其他语言句子对齐的成熟的方法,针对藏文语言的特殊性,提出基于词典的汉藏句子对齐。整理了对齐所用双语词典,并对其词语覆盖率进行了评价。在汉藏句子对齐过程中发现汉语与藏文的分词粒度不同的问题,采用在藏汉词典中进一步查词并在汉语句子中比对的方法,使正确句对的得分增加,从而提高对齐正确率。采用该方法准确率为 81.11%。     

基于DTW和改进匈牙利算法的句子语义相似度研究

句子语义相似度的研究在自然语言处理等领域发挥着重要的作用。针对现有汉语句子相似度研究中存在的语义特征难以分析以及语序影响的问题,提出了一种基于DTW和匈牙利算法相结合的语义句子相似度处理模型。模型首先使用Word2vec深度学习模型训练百度新闻语料,得到200维的包含语义特征的词向量词典,并建立词向量空间,根据词向量组成的多维空间曲线,通过计算句子曲线之间相互转换的距离和复杂度来表示句子语义相似度,模型采用了DTW矩阵和改进的匈牙利算法,并对DTW矩阵做最短路径规划。实验结果表明,与现有的夹角余弦相似度等句子相似度计算方法相比,该方法在语序较乱但语义相近的情况下也能得到较为准确的相似度结果值。     

汉蒙统计机器翻译中的调序方法研究

在基于短语的汉蒙统计机器翻译系统的研究中,我们发现存在着严重的语序错误。该文在对汉语和蒙古语句子语序进行研究的基础上,提出了基于蒙古语语序的汉语句子调序方法; 同时介绍了调序规则和调序算法的设计;最后给出了具体实验。实验证明这种方法明显提高了现有汉蒙机器翻译系统的性能。