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.     

多层次结构句子相似计算的应用研究

汉语句子的相似度计算是中文信息处理中的一个关键问题,也是自动阅卷系统中文字类主观题自动阅卷急需解决的核心问题.在词性、词义以及句子深层结构的基础上提出一种多层次结构句子相似度算法.该算法在自动阅卷系统中的应用能优化文字类主观题的自动评阅功能,提高自动批改的效率及准确性,具有较强的实用价值,并在实际的应用中已取得了较好的效果.     

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%.     

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。     

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HNC理论和依存句法的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的重要研究内容。运用自然语言处理的概念层次网络(HNC)理论和依存句法理论提出一种句子相似度的计算方法。该方法认为句子的相似度是由词语的语义相似度和句法结构相似度共同决定的,利用HNC理论词汇层面联想的概念表述体系来计算词语之间的相似度,利用依存句法理论来获取句子中词语的词语搭配和构成特征,与现有典型的句子相似度算法和人工判断进行了比较。实验结果表明,该方法能够较好地反应句子之间的语义差别,是一种可行有效的方法。     

文本相似度计算在主观题评分中的应用

针对传统主观题自动评分准确度低的问题,提出一种基于文本相似度计算的主观题评分方法。利用扩展的《同义词词林》计算词语之间的相似度,根据标准答案中的词语和学生答卷中的词语以及词语之间的相似度构造二部图,通过二部图的最大匹配算法获得标准答案和学生答案的相似度。实验结果表明,该方法可以给主观题评分提供一个较好的参考。     

融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究

在归纳常见的句子相似度计算方法后,基于《人民日报》3.4万余份文本训练了用于语义相似度计算的词向量模型,并设计了一种融合词向量的多特征句子相似度计算方法。该方法在词方面,考虑了句子中重叠的词数和词的连续性,并运用词向量模型测量了非重叠词间的相似性;在结构方面,考虑了句子中重叠词的语序和两个句子的长度一致性。实验部分设计实现了4种句子相似度计算方法,并开发了相应的实验系统。结果表明:提出的算法能够取得相对较好的实验结果,对句子中词的语义特征和句子结构特征进行组合处理和优化,能够提升句子相似度计算的准确性。     

一种基于知网的句子相似度计算方法

句子相似度是衡量文档相似度的基础,在自然语言处理领域中有着非常重要的作用。目前的句子相似度计算方法忽略了句子的结构对相似度的影响。本文在分析已有研究工作的基础上,提出了一种改进的句子相似度计算方法。依据知网对"实体概念"的描述,构造出义原的语义层次树,由各个义原在树中的相对位置,计算出义原之间的相似度。对三种义原加权求和得到词语之间的语义相似度。综合句子的表层相似度和句子的词语语义以及词语的相对位置关系,得到句子的整体相似度。实验表明,在同等的测试条件下,本文所提出的句子相似度计算方法在相似度比较上更符合人的直观感觉。     

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。     

语句相似度计算在主观题自动批改技术中的初步应用

文字类主观题的自动批改是实现远程教学系统中在线考试功能的一个关键技术,由于其具有相当的难度,目前国内外在这方面的研究还不是很多,真正实用的系统更少。该文着重对语句相似度的计算进行了深入的研究,利用基于动态规划的语句相似度计算方法实现了文字类主观题的自动批改,测试结果初步达到预期目标。     

Semantic Analysis Techniques using Twitter Datasets on Big Data: Comparative Analysis Study

This paper conducts a comprehensive review of various word and sentence semantic similarity techniques proposed in the literature. Corpus-based, Knowledge-based, and Feature-based are categorized under word semantic similarity techniques. String and set-based, Word Order-based Similarity, POSbased, Syntactic dependency-based are categorized as sentence semantic similarity techniques. Using these techniques, we propose a model for computing the overall accuracy of the twitter dataset. The proposed model has been tested on the following four measures: Atish’s measure, Li’s measure, Mihalcea’s measure with path similarity, and Mihalcea’s measure with Wu and Palmer’s (WuP) similarity. Finally, we evaluate the proposed method on three real-world twitter datasets. The proposed model based on Atish’s measure seems to offer good results in all datasets when compared with the proposed model based on other sentence similarity measures.     

基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算

针对现有句子语义相似度计算由于缺乏语义结构信息导致精度低的问题,该文在依存关系树的基础上,提出了一种基于多头注意力机制Tree-LSTM(multi-head attention Tree-LSTM,MA-Tree-LSTM)的句子语义相似度计算方法。首先,MA-Tree-LSTM将外部具有指导意义的特征作为输入,再将输入结合多头注意力机制作用在Tree-LSTM树节点的所有孩子节点上,为每个孩子节点赋予不同的权重值,从而实现多头注意力机制和Tree-LSTM的融合;其次,将三层的MA-Tree-LSTM应用于句子语义相似度计算并实现句子对的相互指导,从而得到句子对语义特征的多层表示;最后联合多层的语义特征建立句子对语义相似度计算模型,从而实现句子对间相关的语义结构特征的充分利用。该文提出的方法鲁棒性强,可解释性强,对句子单词的顺序不敏感,不需要特征工程。在SICK和STS数据集上的实验结果表明,基于MA-Tree-LSTM的句子语义相似度计算的精度优于非注意力机制的Tree-LSTM方法以及融合了多头注意力机制的BiLSTM方法。     

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。     

基于关系向量模型的句子相似度计算

句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域占有很重要的地位,一些传统的计算方法只考虑句子的词形、句长、词序等表面信息,并没有考虑句子更深层次的语义信息,另一些考虑句子语义的方法在实用性上的表现不太理想。在空间向量模型的基础上提出了一种同时考虑句子结构和语义信息的关系向量模型,这种模型考虑了组成句子的关键词之间的搭配关系和关键词的同义信息,这些信息反应了句子的局部结构成分以及各局部之间的关联关系,因此更能体现句子的结构和语义信息。以关系向量模型为核心,提出了基于关系向量模型的句子相似度计算方法。同时将该算法应用到网络热点新闻自动摘要生成算法中,排除文摘中意思相近的句子从而避免文摘的冗余。实验结果表明,在考虑网络新闻中的句子相似度时,与考虑词序与语义的算法相比,关系向量模型算法不但提高了句子相似度计算的准确率,计算的时间复杂度也得到了降低。     

基于语义与情感的句子相似度计算方法

针对汉语语句表意灵活复杂多变的特点,提出一种基于语义与情感的句子相似度计算方法,从表意层面计算句子相似度。该方法使用哈工大LTP平台对句子进行预处理,提取词语、词性、句法依存标记与语义角色标记,将语义角色标注结果作为句中语义独立成分赋予相似度权重系数,综合句法依存关系与词法关系计算两句相同标签语义独立成分相似度得到部分相似度,加权计算部分相似度得到句子整体相似度。另外,考虑到情感与句式因子,在整体相似度的基础上对满足条件的两句计算情感减益与句式减益。实验结果表明,该方法能有效提取出句子语义独立成分,从语义层面上计算句子相似度,解决了信息遗漏与句子组成成分不一致的问题,提高了句子相似度计算的准确率与鲁棒性。     

一种基于本体的句子相似度计算方法

提出了一种基于树结构本体的句子相似度计算方法。利用本体概念与句子中关键词之间建立的语义索引,构建句子与本体间的直接和间接语义联系,据此提取描述句子的语义向量,从而计算句子间的语义相似度。应用微软研究院的意译语料库(MSRP)对本方法进行了验证,结果表明:与相关的计算方法相比,本方法在不完备附加信息应用前提下获得了较好的准确率和召回率。     

基于多特征的汉语句子相似度计算模型的研究

句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域中都占有很重要的地位。文中深入分析了现有的一些句子相似度计算的方法,这些方法各自从词特征、词义特征或句法特征等某一侧面描述了句子相似的情况,未能全面地描述一个句子的完整信息。文中提出了一种新的基于多特征的汉语句子相似度的计算模型。该方法在基于词的基础上,从句子中词的表层到词的逻辑联系,从句子的局部结构到整体结构,用句子的区分度、相同词的相似度、长度相似度、词性相似度及词序相似度五个方面来综合考虑两个句子相似度的计算。实验结果表明,该方法合理、简便、可行。