【摘 要】
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在学校及企业的考试中,中文主观题是必不可少的考试类型。目前对中文主观题的批改仍采用人工方式,这种方式不仅时间耗量大、工作量大,而且不同教师之间评分标准有差异,易受改卷人主观因素所造成的评分偏差,体现不出考试的公平性,因此研究并实现主观题自动评分系统能提高教师批改试卷的效率及公平性。由于中文主观题文本表达方式灵活性高、语句语义信息无法预测前后文内容、词向量表示的空间具有离散性等特点,使得基于文本、语
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在学校及企业的考试中,中文主观题是必不可少的考试类型。目前对中文主观题的批改仍采用人工方式,这种方式不仅时间耗量大、工作量大,而且不同教师之间评分标准有差异,易受改卷人主观因素所造成的评分偏差,体现不出考试的公平性,因此研究并实现主观题自动评分系统能提高教师批改试卷的效率及公平性。由于中文主观题文本表达方式灵活性高、语句语义信息无法预测前后文内容、词向量表示的空间具有离散性等特点,使得基于文本、语义、关键词相似度主观题评分模型离实用存在一定的差距,从而使得实现中文主观题自动评分有一定的困难,因此本文从以下方面对主观题评分系统进行研究。首先,关键词相似度会忽略语句信息和文本信息,语句语义相似度易忽略语句与前后文之间的关联;文本相似度有时会忽略掉关键词的作用。因此针对文本、语义、关键词相似度的不足,根据主观题答案中要求的整体语义的准确度,本文提出基于相似度组合的方式构建主观题评分模型,可根据评分逻辑灵活地调整阀值,能提高主观题的相似度。通过依次判断相似度值是否达到阀值,若达到则输出满分,如果都未达到阀值,则从这三个相似度中选出最大的相似度值作为该考生答案的最终相似度值。其次,将主观题考试试题作为实验数据集,用相似度组合方法进行评分,并采用方差及偏差率作为衡量标准,对本文提出的基于相似度组合的评分模型进行验证,并将基于相似度组合的评分结果,与基于word2vec的评分结果、基于doc2vec的评分结果、基于tf＿idf的评分结果以及学习通系统中的主观题自动评分结果进行对比,实验表明本文提出的评分结果的方差及偏差率都较小,稳定性较好。然后采用面向对象开发方法,使用UML模型对主观题评分系统进行需求分析、结构设计,活动、时序、类设计和数据库设计。最后使用Python语言、Django框架、Py Charm作为集成环境进行开发。实现基于相似度组合的主观题评分系统并对该系统进行测试,测试结果表明:所开发的基于相似度组合的主观题评分系统原型技术路线可行,为系统的实用性奠定一定的基础。
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