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.     

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。     

结合分词技术与语句相似度的主观题自动判分算法

针对网络考试系统中主观题自动评分面临的困难和问题,提出一种基于中文分词技术结合语句相似度的主观题自动判分算法.该算法利用字典与统计相结合技术将语句切分成具有独立意义的单词,通过计算词与词之间的相似度,并结合词形、词序和语句长度等多层次相似度计算得到整句的相似度.利用语句相似度计算结合改进关键字匹配算法得到最终分值.经课题中多媒体简答题的测试,结果表明了该算法的有效性.     

改进型单向贴近度主观题自动评分算法的研究

本文介绍和分析了主观题自动评分的国内外研究现状,在基于模糊数学中贴近度理论和单向贴近度字符串匹配方法的基础上,结合动态规划算法思想,设计并实现了基于语义脉络的自动评分算法。该算法以句子作为基本语义单元,将标准答案分解为代表得分点的词串,并为这些词串加入同义词链去匹配学生答案语句,使语义表达更加完善和准确;同时利用动态规划算法使匹配按照词的顺序进行,避免仅仅按照字的出现次数匹配所造成的机械式匹配错误;最后根据文本中句子与关键词的匹配程度给出得分。在给出基本算法的主要思想以及程序流程图的基础上,结合实例分析证明了该算法的可行性。     

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.     

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。     

基于模糊理论的主观题自动评分算法研究与实现

主观题的自动评分一直制约着考试系统的发展,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及其实际应用的基础上,设计一种基于模糊数学理论中带权单向匹配的算法,能有效提高主观题自动评分的准确度的问题.     

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。     

基于孪生网络和BERT模型的主观题自动评分系统

由于现在缺乏多语言教学中的主观题自动评分, 针对这一问题提出了一种基于孪生网络和BERT模型的主观题自动评分系统. 主观题的问题文本和答案文本通过自然语言预处理BERT模型得到文本的句向量, BERT模型已经在大规模多种语言的语料上经过训练, 得到的文本向量包含了丰富的上下文语义信息, 并且能处理多种语言信息. 然后把...     

基于锚点句对的汉维句子对齐方法

为提高汉维句子对齐方法的准确率,提出一种分段句子对齐方法。采用词汇信息和长度信息相结合的策略,识别出能作为锚点的一对句子(锚点句对),并将其作为分割标志对全文进行分段,在各片段内使用基于长度的方法实现全部句子的对齐,采用词汇、数字、标点符号和长度信息提高方法的领域移植性,使用分段方法避免复杂的计算过程,从而解决错误蔓延问题。实验结果表明,该方法的准确率达到95.2%,比基于长度的句子对齐方法提高了2.7%。     

基于汉语句模的中文分词算法

讨论了在汉语信息计算机处理中的中文分词问题。综合考虑可行性和准确性，提出了旨在降低分词难度和提高分词精度的基于汉语句模理论的处理策略。实验表明，该方法是可行的和具有广阔发展空间的。     

基于句子级的唇语识别技术

唇读是通过口型变化判断话者内容,唇读研究属于人机交互范畴。识别在生物界大体包括两个方面,人物身份的鉴别和基本内容的认知。现阶段唇读的研究主要是基于说话者内容的识别,对采集的话者唇动图像序列进行有效的预处理(包括视频切割,图像增强,唇边缘定位),预处理后如何选择合适的特征是解决识别准确性的关键问题,在唇读识别研究中采用了基于口型变化序列的形状特征和图象特征进行实验。最后采用半连续hmm模型完成计算机唇语识别。     

语句级汉字输入技术

本文讨论了包括声音输入、键盘输入、文字识别等各种形式的汉字输入技术的研究和发展, 阐述了按照字、词、语句作为汉字输入技术发展阶段的思怒, 提出了适用于上述各种形式的类码语句歧义处理问题, 该问题可描述为有向图求最短路径的问题。本文讨论了采用语法—语义分析和统计模型的最少元素概率推理方法和控制策略, 在知识库完备或不完备的情况下均可进行正常的推理, 并给出基于当时情况下的最佳结果。本文还简要介绍了几个应用事例。     

面向汉英机器翻译的专利文献小句变换研究

专利文献的自动翻译是机器翻译的一个重要应用领域,复杂长句的翻译是汉英机器翻译的难点。本研究期望找出汉英复杂长句中小句变换的形式化转换规则。汉语复杂长句中会包含多个小句,这些小句都是独立存在的,但翻译成英语时,一般只有一个核一心小句,其他小句都变换成doing、todo、从句或短语等其它形式。文中以1300句汉英双语专利文献语料为研究对象,对汉语中的小句翻译为英语的变换情况进行分类研究,从小句句间关系、共享关系的角度出发,描述激活特征,并按五种变换方式分类,提出了十二条变换规则,小规模语料实验结果证明规则可行有效。下一步工作需要扩充研究语料,对语料进行更深入的挖掘和分析,在更大规模语料中验证规则的实用性。     

基于BERT-FHAN模型融合语句特征的汉语复句关系自动识别

复句关系是指复句分句之间的逻辑语义关系,复句关系识别是对分句间语义关系的甄别,是自然语言处理中的难点问题.本文以有标复句为研究对象,提出了一种BERT-FHAN模型,该模型利用BERT模型获取词向量,在HAN模型中融入关系词本体知识以及词性、句法依存关系、语义依存关系特征.通过实验对提出的模型进行验证, BERT-FHAN模型取得的最高宏平均F1值和准确率分别为95.47%与96.97%,表明了本文方法的有效性.     

基于语义依存图库的兼语句句模研究

句子语义分析是语言研究深入发展的客观要求,也是当前制约语言信息处理技术深度应用的主要因素。在探索深层语义分析方法的基础上,该文根据汉语的特点,提出了一整套语义依存图的构建方法,并建立了一个包含30 000个句子的语义依存图库。以兼语句为重点研究对象,该文研究了语料库中所有纯粹的兼语句所对应的句模情况,进而试图构建基于语义依存图的句模系统,总结句型和句模的映射规则,从而为更好的建立语义自动分析模型提供相应的知识库。
     

句对齐研究综述

神经机器翻译是目前机器翻译领域的主流方法,拥有足够数量的双语平行语料是训练出一个好的翻译模型的前提.双语句对齐技术作为一种从不同语言端单语语料中获取双语平行句对的技术,因此得到广泛的研究.该文首先简单介绍句对齐任务及其相应的评测标准,然后归纳总结前人在句对齐任务上的研究进展,以及句对齐任务的相关信息,并简单概括参加团队...     

藏文句子语义块识别方法

语义理解是自然语言理解的一项关键任务,传统上采用以语法为中心的词法和句法分析等技术来解析句义。该文提出了一种以语义块分析藏文句义的新方法,其中藏文语义块识别通过采用Bi-LSTM和ID-CNN 两种神经网络构架对该任务进行建模和对比分析。经实验,上述的两种模型在测试数据集上取得了良好的性能表现, F₁值平均分别为89%和92%。这种语义块分析和识别技术能够较好地替代词义消歧和语义角色标注等工作。