在线考试系统中主观题评判关键技术的研究与应用

发布时间：2017-04-07 20:23

  本文关键词：在线考试系统中主观题评判关键技术的研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在信息技术不断进步的今天,越来越多的学科将信息技术引入到日常的教学过程中,很多的课程在进行教学改革的过程中,最大的一个创新举措就是引入无纸化的在线考试系统。较早的在线考试系统有较强的学科针对性,多见于计算机相关学科的课程考核,其中以客观题,例如单项选择、多项选择居多,主观题则以格式固定的代码编写或者是对计算机的操作步骤为主。而对于一些文科类的课程当中,对在线考试系统的应用则只局限于客观题,主观题很少出现在在线考试中。对于主观题的评判在自动阅卷的过程当中存在的主要问题如下:1、主观题的考察内容多为学生发挥为主,很难给出一个固定的考试答案,在现有的人工阅卷中也多以知识点为得分点进行处理。本课题对现有的分词技术和分词算法进行分析,对比得到效率较高的分词技术。2、主观题涉猎的知识点多而杂,汉语相对其他语言来说句子成分复杂,词汇量大,且有大量的近义词、同义词,同一个词语在不同的语境当中会有不同的含义,在进行自动阅卷的过程中,对知识点进行有效的分类整理往往是工作量最大一个工作。本课题对分词系统中存在的歧义消除进行了深入分析,并在歧义识别与歧义消解两个方面做一点小小的改进,双向扫描+全切分算法的综合手段,从而提高分词的准确性。3、在进行主观题自动阅卷的过程中,由于汉语的复杂程度高,则如何提高考生的答案与标准答案的相似度比较准确度也是一个难度极大的问题。本课题采用基于依存语法的相似度计算方法对考生答案和标准答案进行对比计算。
【关键词】：歧义消除 双向扫描 全切分算法 基于依存语法 相似度计算
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434;TP391.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 课题背景7-8
• 1.2 国内外研究8-10
• 1.2.1 国外研究成果8-9
• 1.2.2 国内研究成果9-10
• 1.3 研究内容10-11
• 1.4 论文组织结构11-12
• 第二章 自然语言处理技术12-16
• 2.1 中文分词技术12-13
• 2.2 中文分词算法13-15
• 2.2.1 基于字符串的分词法13-14
• 2.2.2 基于语义理解的分词法14
• 2.2.3 基于统计的分词法14-15
• 2.3 本章小结15-16
• 第三章 中文分词技术的核心算法研究与改进16-26
• 3.1 歧义识别与消解的方法16-19
• 3.1.1 歧义识别16-17
• 3.1.2 歧义消解17-19
• 3.2 歧义识别与消解的改进19-25
• 3.2.1 歧义识别上的改进19-21
• 3.2.2 歧义消解上的改进21-25
• 3.3 本章小结25-26
• 第四章 相似度算法26-32
• 4.1 语义相似度计算方法26-27
• 4.2 基于依存语法的语义相似度计算模型27-28
• 4.3 基于依存语法的语义相似度计算方法28-32
• 4.3.1 词语语义相似度计算28-29
• 4.3.2 句子依存路径语义相似度计算29-30
• 4.3.3 最终分数计算30-32
• 第五章 系统设计与实验32-36
• 5.1 系统分析32
• 5.2 系统设计32-34
• 5.2.1 流程图32-33
• 5.2.2 时序图33-34
• 5.3 实验与分析34-36
• 5.3.1 数据来源34-35
• 5.3.2 实验结果分析35-36
• 第六章 工作总结与研究展望36-37
• 6.1 工作总结36
• 6.2 研究展望36-37
• 致谢37-38
• 参考文献38-40
• 攻读硕士学位期间研究成果40

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