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%.     

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.     

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.     

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.     

基于关键字和语句融合的自动阅卷方法研究

主观题阅卷一直以来都是考试系统研究与实现的难点,其中简答题、计算题和证明题等的解决是考试系统的核心部分,本文结合人工智能、专家系统等知识对文本内容的主观题评阅技术进行研究,设计了一种基于关键字和语句融合的自动阅卷方法,提高了阅卷的准确率.     

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。     

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。     

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.     

主观题中模糊含权概念图匹配问题研究*

由于汉语自身的复杂性、主观题的多样性和灵活性,使主观题的自动阅卷成为计算机无纸化考试的技术难点。结合主观题中简答题的人工批改过程,提出以概念图理论为基础的模糊含权概念图知识表示方法;从汉语自然语言理解的语义分析角度研究了特定课程主观题自动阅卷问题,设计了自动阅卷部分的模块结构,实现了简答题的计算机自动阅卷过程。经过测试分析,该方法反映了考生主观题的答卷情况与人工阅卷的结果基本一致,是一个切实可行的解决方案,而该课题的研究对其他课程主观题的计算机自动阅卷具有一定的参考作用。     

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。     

语句相似度计算在主观题评判中的应用

在网络考试系统中对主观题自动评判运用自然语言识别技术是计算机领域的一个研究热点。结合中文分词方法,在基于《知网》知识库的词语相似度算法的基础上,运用数学上求解最优指派问题的匈牙利算法建立句子和句群的相似度计算模型,并根据句子相似度值给出主观题正确分数评判。     

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。     

主观试题的计算机自动批改技术研究

作为网络教学系统的关键技术之一，主观题的自动化批改技术日益受到关注。介绍了近年来国内外开发的具有代表性、性能突出的主观题自动批改系统，包括PEG，ISA，ATM，AutoMark等。     

汉语句子相似度计算在FAQ中的应用

通过对传统的汉语句子相似度模型进行改进,提出一种基于关键词加权的汉语句子相似度计算方法,在此基础上实现一个基于常问问题库的中文问答系统。该系统通过将用户输入的自然语言问句与常问问题库中的候选问题集进行相似度计算,自动返回最匹配的答案给用户,自动更新和维护常问问题库。实验结果表明该方法在问旬匹配上比传统方法具有更高的准确率。     

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。     

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。     

句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用

计算句子的相似度在机器问答、机器翻译、文本分类等系统中有着非常重要的作用。该文对基于相同关键词的句子相似模型作了进一步的改进,包括关键词抽取,以及在句子相似度的定义中引入同义词以及近义词的情形。并以此为基础,实现了一个基于常问问题集的中文自动问答系统,对用户以自然语言输入的问题,该系统能够自动地在FAQ（Frequently-Asked Question）库中寻找候选问题集,通过计算句子相似度,将匹配的答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验结果表明,这种新方法在问答系统中匹配问句时比其他方法具有较高的准确率。