基于模糊理论的在线智能阅卷系统的研究与应用

发布时间：2017-04-30 10:18

  本文关键词：基于模糊理论的在线智能阅卷系统的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机网络技术的迅猛发展,传统的考试面临着前所未有的挑战。智能考试系统既能较客观公正地反应学生的真实水平,又能节约人力物力,提高考试效率,因而越来越受到关注。本文研究智能考试系统相关技术,给出了智能考试系统总体设计方案并进行了系统的测试。 目前,对选择题,填空题和判断题等客观题的自动评阅技术已经相当成熟,并已经应用到各项考试当中,但对于名词解释,简答题和论述题等主观题的自动阅卷技术还没有很好的实现和应用。为满足现在的需要,研究如何利用计算机进行主观题的自动阅卷具有很重要的意义。 本文对国内外的智能阅卷系统做了深入的研究,将中文分词技术、关键词抽取算法、语句预匹配算法和模糊数学中的贴近度理论引入到主观题的智能阅卷系统中,并在贴近度字符串匹配方法的基础上,结合了动态规划算法思想和《同义词词林》对词义的扩充,设计并实现了基于语义脉络的自动评分算法。 本文对主观题阅卷过程大体分解成以下几个步骤：分句、中文分词、关键词抽取、语句预匹配、同义词扩充和相似度计算。以句子为基本语义单元,将标准答案分解成得分点的词串,用《同义词词林》或者出题人扩充这些词的词义,并存储在同义词链中,然后去匹配学生答案语句。为确保按照词的顺序进行匹配,避免仅按照字的出现次数匹配造成的机械式错误,采用动态规划思想来解决。最终根据关键词和句子的贴近度给出得分,结合实例分析证明了该算法的可行性。
【关键词】：中文分词 分句算法 关键词抽取算法 同义词扩充 单向贴近度
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G434;TP391.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.2.1 智能阅卷的国外研究现状10-11
• 1.2.2 智能阅卷的国内研究现状11
• 1.3 研究意义11-12
• 1.4 本论文的选题和研究内容12-13
• 1.5 论文的组织结构13-14
• 1.6 本章小结14-15
• 第二章 智能阅卷系统的处理思想和流程15-33
• 2.1 客观题评阅方法15
• 2.2 主观题评阅方法15-16
• 2.3 主观题智能评阅的处理流程16-31
• 2.3.1 文本预处理17-22
• 2.3.2 词语相似度计算22-28
• 2.3.3 语句预匹配28
• 2.3.4 相似度计算28-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第三章 课题研究的相关技术33-45
• 3.1 主观题阅卷相关技术33-44
• 3.1.1 分句算法设计33-35
• 3.1.2 中文分词及词性标注35-36
• 3.1.3 关键词的抽取算法设计36-37
• 3.1.4 语句预匹配算法设计37-40
• 3.1.5 相似度计算算法设计40-44
• 3.2 本章小结44-45
• 第四章 改进型单向贴近度评分算法的研究45-59
• 4.1 文本预处理过程45-48
• 4.1.1 ICTCLAS接入45
• 4.1.2 新词的处理45-46
• 4.1.3 关键词提取及得分点标注46
• 4.1.4 词义扩充46-48
• 4.2 语句预处理48-49
• 4.3 单向贴近度计算49-54
• 4.3.1 类存储结构49-50
• 4.3.2 算法实现的基本思想50-52
• 4.3.3 动态规划建立答案矩阵52
• 4.3.4 基于文本字符串匹配流程52-54
• 4.4 自动评阅54-57
• 4.5 本章小结57-59
• 第五章 系统的框架和实现59-68
• 5.1 实验环境和平台59
• 5.2 系统的总体框架59-60
• 5.3 系统的功能模块设计及实现60-63
• 5.4 数据库表设计63-66
• 5.5 系统测试与结果分析66-67
• 5.6 本章小结67-68
• 第六章 结论与展望68-70
• 6.1 本文工作总结68
• 6.2 需要进一步完善的工作68-70
• 参考文献70-72
• 致谢72-73
• 个人简历、在学期间的研究成果73

【参考文献】

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  本文关键词：基于模糊理论的在线智能阅卷系统的研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：336687