【摘 要】
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随着计算机和自然语言处理技术的不断发展,英语作文自动评分系统愈发成熟,已逐渐应用到高校的练习及考试中。跑题分析功能是英语作文自动评分系统中的重要组成部分,关系到评分的鲁棒性和可信度。国内现存的英语作文自动评分系统并不具备有效的作文跑题分析算法,而国外的相关技术大多基于有监督算法,需要大量与待测作文同主题的语料进行训练,存在着较大局限性。因此,研究出一种无监督的英语作文跑题分析模型具有重要的意义。本
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随着计算机和自然语言处理技术的不断发展,英语作文自动评分系统愈发成熟,已逐渐应用到高校的练习及考试中。跑题分析功能是英语作文自动评分系统中的重要组成部分,关系到评分的鲁棒性和可信度。国内现存的英语作文自动评分系统并不具备有效的作文跑题分析算法,而国外的相关技术大多基于有监督算法,需要大量与待测作文同主题的语料进行训练,存在着较大局限性。因此,研究出一种无监督的英语作文跑题分析模型具有重要的意义。本课题以中国学习者的英语作文为研究对象,针对英语作文自动评分系统,设计了一种英语作文主题观点跑题分析模型。该模型无需参考范文,仅需待测作文和作文题目即可自动分析出待测作文的跑题程度,并能抽取出作文中与主题无关的句子。为了实现这一目标,本文的主要研究内容如下:(1)结合了分布式语义空间和结构化语义空间,构造了一个名为混合语义空间的语义表示模型,通过该模型可以准确得到英语单词和短语间的语义相似度。(2)结合混合语义空间模型和改进的光滑逆频率算法实现了一种句子级的英语作文表示方法。(3)根据我国英语写作的实际情况,确定了两种完全跑题的作文类型:恶意作文和与待测主题无关的作文,并结合英语作文表示方法分别设计了两种算法实现了对这两类跑题作文的检测。(4)同时为不属于完全跑题的待测英语作文设计了一种英语作文跑题句子抽取算法,并根据跑题句子数占作文句子总数的比重对待测作文进行切题程度评分。(5)通过上述步骤构建了一种英语作文主题观点跑题分析模型,并在真实的数据集中对其进行实验,结果表明,本模型相较于现有的无监督的跑题分析模型具有更高的准确率和更好的实用性。
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