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。     

基于句框架的自动阅卷算法

构建《数据结构》课程的领域本体和标准（学生）答案的句框架,在此基础上,形成一种新的主观题自动阅卷方法。该方法对标准（学生）答案进行分词、词性标注、句法分析、代词消解、提取句框架、计算词语相似度。与以往的主观题自动阅卷系统相比,该系统尽可能地让计算机以理解“语义”为核心,保持标准答案和学生答案的语义联系,评分准确率有所提高。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于doc2vec的主观题自动评分应用

针对中文主观题自动评分准确率低的问题,提出一种基于doc2vec算法的主观题自动评分方法。利用doc2vec算法计算出参考答案文本和考生答案文本的文本向量,计算出两文本向量之间的相似度,然后根据相似度计算考生得分。将主观题试题作为实验数据集,用doc2vec算法进行评分,并采用方差及偏差率作为衡量标准,对基于doc2vec算法的评分结果进行验证,并与基于TextRank算法的主观题自动评分结果及人工评分进行对比,实验表明基于doc2vec算法的评分结果的方差及偏差率都较小,稳定性较好,为后期研究主观题评分有一定的参考意义。     

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.