智能评卷技术的应用研究

发布时间：2023-04-04 03:59

　　计算机网络、多媒体、计算机辅助教学、网络课程等技术的普及促使各种计算机智能评卷技术纷纷出现。目前,大多学者都对主观题进行了研究,且基本都从文本相似度出发,分析句法、语义、结构等方面。但往往忽略句子结构、语义方向^[1]以及无实际意义的副词,因此得到的结果不能满足需求。针对这些情况,本文提出了一种将主题和句子相似度融合的评分算法,首先判断两个文本是否谈论的主题大体一致,然后仔细分析文本中各个句子的相似度。其中句子的相似度根据句子主要成分的不同采用不同的算法,即基于TF-IDF算法和基于三元组算法。本文也重点讲述了基于句子的主观题评分,针对这一部分,主要对以下工作进行了展开:(1)分析词语语义信息,对语义方向进行了判断,并分析了含语义方向词语所修饰的词语信息。(2)复杂句中主谓宾成分多个,若将复杂句与简单句进行比较,则会出现结果偏低的情况,因此本文根据主谓宾成分,将复杂句拆分为多个单句,以单句进行相似度对比。(3)句子是由词语组成,因此首先需要计算词语相似度,本文采用基于word2vec模型进行训练,根据上下文语境得到词语相似度。(4)主谓宾是句子的主要成分,若两个句子...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容和方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
    1.4 论文的章节安排
2 智能评卷相关理论及技术
    2.1 智能评卷技术流程
    2.2 LDA模型
    2.3 句子相似度
        2.3.1 基于word2Vec的词语相似度计算
        2.3.2 基于三元组句子相似度计算
        2.3.3 基于TF-IDF句子相似度计算
    2.4 本章小节
3 改进的LDA模型的主观题评分
    3.1 LDA主题模型思想
    3.2 文本预处理
    3.3 LDA模型相似度计算
        3.3.1 LDA模型改进
        3.3.2 相似度计算
    3.4 基于LDA模型的评分
    3.5 本章小节
4 改进的句子相似度的主观题评分
    4.1 主观题评分模型设计
    4.2 句子预处理
        4.2.1 语义方向判定
        4.2.2 句子规范处理
        4.2.3 去除停用词表
    4.3 基于word2Vector的词语相似度计算
    4.4 关键词相似度
    4.5 句子相似度计算
        4.5.1 基于三元组句子相似度计算
        4.5.2 基于TF-IDF句子相似度计算
    4.6 分数转换
    4.7 本章小节
5 系统实现及结果分析
    5.1 系统功能结构
    5.2 系统模块设计
        5.2.1 录入题目
        5.2.2 试卷设置
        5.2.3 考试
        5.2.4 考试记录
    5.3 系统部分功能模块实现
        5.3.1 录入题目功能实现
        5.3.2 试卷设置功能实现
        5.3.3 考试功能实现
    5.4 实验结果分析
        5.4.1 实验数据
        5.4.2 实验设计及评价标准
        5.4.3 实验结果分析
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究不足
    6.3 研究展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3781740