基于模糊理論的在線智能閱卷系統(tǒng)的研究與應用
本文關鍵詞:基于模糊理論的在線智能閱卷系統(tǒng)的研究與應用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著計算機網(wǎng)絡技術的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)的考試面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。智能考試系統(tǒng)既能較客觀公正地反應學生的真實水平,又能節(jié)約人力物力,提高考試效率,因而越來越受到關注。本文研究智能考試系統(tǒng)相關技術,給出了智能考試系統(tǒng)總體設計方案并進行了系統(tǒng)的測試。 目前,對選擇題,填空題和判斷題等客觀題的自動評閱技術已經(jīng)相當成熟,并已經(jīng)應用到各項考試當中,但對于名詞解釋,簡答題和論述題等主觀題的自動閱卷技術還沒有很好的實現(xiàn)和應用。為滿足現(xiàn)在的需要,研究如何利用計算機進行主觀題的自動閱卷具有很重要的意義。 本文對國內外的智能閱卷系統(tǒng)做了深入的研究,將中文分詞技術、關鍵詞抽取算法、語句預匹配算法和模糊數(shù)學中的貼近度理論引入到主觀題的智能閱卷系統(tǒng)中,并在貼近度字符串匹配方法的基礎上,結合了動態(tài)規(guī)劃算法思想和《同義詞詞林》對詞義的擴充,設計并實現(xiàn)了基于語義脈絡的自動評分算法。 本文對主觀題閱卷過程大體分解成以下幾個步驟:分句、中文分詞、關鍵詞抽取、語句預匹配、同義詞擴充和相似度計算。以句子為基本語義單元,將標準答案分解成得分點的詞串,用《同義詞詞林》或者出題人擴充這些詞的詞義,并存儲在同義詞鏈中,然后去匹配學生答案語句。為確保按照詞的順序進行匹配,避免僅按照字的出現(xiàn)次數(shù)匹配造成的機械式錯誤,采用動態(tài)規(guī)劃思想來解決。最終根據(jù)關鍵詞和句子的貼近度給出得分,結合實例分析證明了該算法的可行性。
【關鍵詞】:中文分詞 分句算法 關鍵詞抽取算法 同義詞擴充 單向貼近度
【學位授予單位】:石家莊鐵道大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:G434;TP391.1
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 緒論9-15
- 1.1 研究背景9-10
- 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
- 1.2.1 智能閱卷的國外研究現(xiàn)狀10-11
- 1.2.2 智能閱卷的國內研究現(xiàn)狀11
- 1.3 研究意義11-12
- 1.4 本論文的選題和研究內容12-13
- 1.5 論文的組織結構13-14
- 1.6 本章小結14-15
- 第二章 智能閱卷系統(tǒng)的處理思想和流程15-33
- 2.1 客觀題評閱方法15
- 2.2 主觀題評閱方法15-16
- 2.3 主觀題智能評閱的處理流程16-31
- 2.3.1 文本預處理17-22
- 2.3.2 詞語相似度計算22-28
- 2.3.3 語句預匹配28
- 2.3.4 相似度計算28-31
- 2.4 本章小結31-33
- 第三章 課題研究的相關技術33-45
- 3.1 主觀題閱卷相關技術33-44
- 3.1.1 分句算法設計33-35
- 3.1.2 中文分詞及詞性標注35-36
- 3.1.3 關鍵詞的抽取算法設計36-37
- 3.1.4 語句預匹配算法設計37-40
- 3.1.5 相似度計算算法設計40-44
- 3.2 本章小結44-45
- 第四章 改進型單向貼近度評分算法的研究45-59
- 4.1 文本預處理過程45-48
- 4.1.1 ICTCLAS接入45
- 4.1.2 新詞的處理45-46
- 4.1.3 關鍵詞提取及得分點標注46
- 4.1.4 詞義擴充46-48
- 4.2 語句預處理48-49
- 4.3 單向貼近度計算49-54
- 4.3.1 類存儲結構49-50
- 4.3.2 算法實現(xiàn)的基本思想50-52
- 4.3.3 動態(tài)規(guī)劃建立答案矩陣52
- 4.3.4 基于文本字符串匹配流程52-54
- 4.4 自動評閱54-57
- 4.5 本章小結57-59
- 第五章 系統(tǒng)的框架和實現(xiàn)59-68
- 5.1 實驗環(huán)境和平臺59
- 5.2 系統(tǒng)的總體框架59-60
- 5.3 系統(tǒng)的功能模塊設計及實現(xiàn)60-63
- 5.4 數(shù)據(jù)庫表設計63-66
- 5.5 系統(tǒng)測試與結果分析66-67
- 5.6 本章小結67-68
- 第六章 結論與展望68-70
- 6.1 本文工作總結68
- 6.2 需要進一步完善的工作68-70
- 參考文獻70-72
- 致謝72-73
- 個人簡歷、在學期間的研究成果73
【參考文獻】
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