基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究

发布时间：2017-06-26 15:07

  本文关键词：基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法,提取出四种表征文本语义离散度的实例,应用于自动作文评分。该文从统计学角度将文本语义离散度向量化,从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化,并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验。实验结果表明,在50篇作文的验证集上,在加入文本语义离散度特征后,预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99%,皮尔逊相关系数最高提升2.7倍。该表示方法通用性强,没有语种限制,可以扩展到任何语言。
【作者单位】： 北京航空航天大学计算机学院;国家计算机网络应急技术处理协调中心;首都师范大学成像技术高精尖创新中心;
【关键词】： 作文评分 语义离散度 神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61170189;61370126;61202239;U1636211) 国家863计划(2015AA016004;2014AA015105) 北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016001)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 2.国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029;3.首都师范大学成像技术高精尖创新中心北京100048)1引言自动作文评分(Automated Essay Scoring,AES)的研究已达50年之久,旨在使用特定的计算机程序给作文进行打分。近些年来,随着计算机的发展以及自然语言处理技术的进步,自

【参考文献】

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  本文关键词：基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：486562