發(fā)布時(shí)間：2021-04-12 03:18

　　在語(yǔ)文課程學(xué)習(xí)過(guò)程中,如何培養(yǎng)學(xué)生的寫作興趣以及提高寫作能力一直是廣大教育者關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題。傳統(tǒng)的作文評(píng)分一般需要老師人工進(jìn)行打分,這不僅會(huì)耗費(fèi)大量人力,而且其結(jié)果容易受到評(píng)價(jià)者個(gè)人主觀性影響。隨著自然語(yǔ)言處理等人工智能相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展,使用計(jì)算機(jī)對(duì)作文進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià)、輔助教學(xué)成為研究熱點(diǎn)。本文以小學(xué)語(yǔ)文作文為研究對(duì)象,開(kāi)展了針對(duì)小學(xué)作文進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià)方法的系列研究,通過(guò)結(jié)合傳統(tǒng)作文評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與小學(xué)生寫作能力發(fā)展水平的特點(diǎn),提出了一種通過(guò)詞匯與語(yǔ)句等級(jí)對(duì)小學(xué)作文進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法教學(xué)。本研究的主要工作如下:（1）通過(guò)相關(guān)研究與理論分析,本文對(duì)作文自動(dòng)評(píng)價(jià)過(guò)程可能涉及到的關(guān)鍵技術(shù)的原理和特點(diǎn)進(jìn)行了闡述,最終基于其性能及可行性分析,明確了本文的研究路線。（2）本文以詞匯運(yùn)用為研究點(diǎn),建立了基于詞匯的多元線性回歸模型及方程。首先從詞匯豐富性的詞匯多樣性、詞匯復(fù)雜性以及詞頻概貌三個(gè)維度研究其與作文成績(jī)之間的相關(guān)性,將文章所使用的詞匯的評(píng)分進(jìn)行加權(quán)而得到一個(gè)等價(jià)的衡量作文評(píng)分的多元線性回歸模型,并最終優(yōu)選詞匯的復(fù)雜詞種比重、最常用詞種數(shù)量、詞種數(shù)和控制文本長(zhǎng)度TTR（隨機(jī)抽�。┧恼咦鳛轭A(yù)測(cè)作文成績(jī)的因素... 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖４．３傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（左）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（右）結(jié)構(gòu)圖??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序展開(kāi)模型圖如圖４．４所示

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴｉＨ－：ＳｉＳ??４．２循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指一個(gè)隨著時(shí)間的推移，重復(fù)發(fā)生的結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)圖如圖４．３??右圖所示。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是由輸入層、隱藏層和輸出層三個(gè)部分組成，其結(jié)??構(gòu)圖如圖４．３左圖所不。其中，Ｘ、〇為向量，分別表不輸入層、輸出層的值；Ｕ、Ｖ??為矩陣，Ｕ是輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣，Ｖ是隱藏層到輸出層的權(quán)重矩陣。循環(huán)??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同之處在于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層的ｓ值不僅取決于??當(dāng)前的這次輸入ｘ，還取決于上一次隱藏層的ｓ值。權(quán)重值Ｗ就是隱藏層上一次的??ｓ值作為這一次輸入的輸入權(quán)重。因此循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理過(guò)程中，每一刻的輸出??都是帶著之前的輸出值加權(quán)之后的結(jié)果，使得循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把每一次輸入之間相互??聯(lián)系在一起，能充分挖掘文本的時(shí)序信息和語(yǔ)義信息。??０?０??Ｑ?Ｑ??Ｖ?１１?Ｖ?１１??ｓｕｉ?；９＞ｗ??Ｘ?Ｘ??圖４．３傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（左）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（右）結(jié)構(gòu)圖??循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序展開(kāi)模型圖如圖４．４所示。??°ｒ－／?Ａ?°ｆ＋／??ｉ?ｋ?Ａ?Ａ??Ｖ?Ｖ?ｖ??￣＞〇ｌ￣？〇＾—＾??Ｙ?＾?Ｖ?ＩＶ?Ｙ?Ｕ／??ｕ?ｕ?ｕ??ｘｔ－，?ｘ，?ｘｍ??圖４．４?ＲＮＮ時(shí)序展開(kāi)圖??２８??

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?Ｔｌｌｔ．ＳＩＳ????表４．１語(yǔ)句等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)劃分表???＾語(yǔ)句等級(jí)?評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)??Ａ等級(jí)?語(yǔ)言生動(dòng)，用詞豐富，修辭恰到好處，表達(dá)流暢且富含真情實(shí)感???Ｂ等級(jí)?用詞簡(jiǎn)單，句式有變化，內(nèi)容較豐富，表達(dá)得體，較有情感???Ｃ等級(jí)?語(yǔ)言空洞，內(nèi)容簡(jiǎn)單且意義不大，沒(méi)有真情實(shí)感???４．４語(yǔ)句等級(jí)自動(dòng)分類模型構(gòu)建流程??通過(guò)上述分析，我們構(gòu)建了基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)句等級(jí)自動(dòng)分類模型??的構(gòu)建。??庳浐教珉隹＿▲人工審閱打．Ｗ處理?？＇ｆ〇ｒｄ２Ｖｅｃ?ｉｌｌ｜練循環(huán)神??測(cè)試并選擇??最佳模型??圖４．５自動(dòng)分類模型構(gòu)建流程圖??如圖４．５所示，我們首先將收集到的文本數(shù)據(jù)集均分成三份，有三個(gè)相關(guān)學(xué)科??背景下的學(xué)者按照語(yǔ)句等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)表交叉劃分語(yǔ)句等級(jí)，并且進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗形成??基礎(chǔ)的文本數(shù)據(jù)集，接著使用Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ工具訓(xùn)練詞向量，并將文本通過(guò)ｗｏｒｄ??ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最后將基礎(chǔ)的文本數(shù)據(jù)集劃分為１０份，??中９份作為訓(xùn)練集，１份作為驗(yàn)證集進(jìn)行１０折交叉驗(yàn)證，從而測(cè)試出具有最佳性能??的模型。??４．５測(cè)試與分析??４．５．１數(shù)據(jù)預(yù)處理??本章節(jié)所使用作文數(shù)據(jù)來(lái)自于前期從武漢市華中師范大學(xué)附屬小學(xué)收集的一??至三年級(jí)２２７５篇作文。首先對(duì)作文文本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞并統(tǒng)計(jì)詞的種類及詞性，??然后針對(duì)一些文本中廣泛存在但實(shí)際意義并不大的停用詞及特殊符號(hào)進(jìn)行剔除，只??保留了名詞、形容詞、動(dòng)詞以及疊詞。作文使用ＮＬＰＩＲ軟件進(jìn)行分詞的效果圖如圖??４．６所示。??３０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]作文評(píng)價(jià)有效性的思考與實(shí)踐[J]. 黃本榮.  中學(xué)語(yǔ)文教學(xué)參考. 2019(22)
[2]漢語(yǔ)作文自動(dòng)評(píng)價(jià)及其關(guān)鍵技術(shù)——來(lái)自作文自動(dòng)評(píng)價(jià)（AEE）的經(jīng)驗(yàn)[J]. 吳恩慈,田俊華.  教育測(cè)量與評(píng)價(jià). 2019(08)
[3]面向作文自動(dòng)評(píng)分的優(yōu)美句識(shí)別[J]. 付瑞吉,王棟,王士進(jìn),胡國(guó)平,劉挺.  中文信息學(xué)報(bào). 2018(06)
[4]初中語(yǔ)文作文教學(xué)存在的問(wèn)題及對(duì)策[J]. 段雅馨.  課外語(yǔ)文. 2018(07)
[5]基于作文自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)的高職學(xué)生英語(yǔ)寫作自我效能感研究[J]. 鐘歆.  湖南郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(04)
[6]作文自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)在大學(xué)英語(yǔ)寫作教學(xué)中的應(yīng)用——以句酷批改網(wǎng)為例[J]. 唐芳,莊翠娟,鞏藝超.  海外英語(yǔ). 2017(20)
[7]漢語(yǔ)二語(yǔ)者詞匯豐富性與寫作成績(jī)的相關(guān)性——兼論測(cè)量寫作質(zhì)量的多元線性回歸模型及方程[J]. 王藝璇.  語(yǔ)言文字應(yīng)用. 2017(02)
[8]用燦爛的語(yǔ)言表達(dá)深邃的思想——淺談高考語(yǔ)文寫作的文采表達(dá)[J]. 楊磊.  課外語(yǔ)文. 2017(10)
[9]作文自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)的反饋對(duì)高職學(xué)生英語(yǔ)寫作修改的影響[J]. 鐘歆.  無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于文采特征的高考作文自動(dòng)評(píng)分[J]. 劉明楊,秦兵,劉挺.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2016(01)

碩士論文
[1]基于修辭使用的小學(xué)作文自動(dòng)分類評(píng)價(jià)方法研究[D]. 石昀東.華中師范大學(xué) 2019
[2]基于中文多維度特征指標(biāo)的小學(xué)寫作自動(dòng)反饋研究[D]. 劉衛(wèi)平.華中師范大學(xué) 2019
[3]小學(xué)低年級(jí)語(yǔ)文教學(xué)中的造句訓(xùn)練研究[D]. 馮曉晴.南京師范大學(xué) 2018
[4]英語(yǔ)作文自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 郭慶春.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于回歸分析的中文作文自動(dòng)評(píng)分技術(shù)研究[D]. 陳一樂(lè).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[6]面向語(yǔ)文作文自動(dòng)評(píng)閱的修辭手法識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 鞏捷甫.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]小學(xué)高年級(jí)作文評(píng)價(jià)的現(xiàn)狀及對(duì)策研究[D]. 李揚(yáng).陜西師范大學(xué) 2016
[8]基于作文自動(dòng)評(píng)分理論的小學(xué)寫作教學(xué)研究[D]. 熊永燕.華東師范大學(xué) 2015
[9]基于自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)的大學(xué)英語(yǔ)作文反饋研究[D]. 陳慰.重慶大學(xué) 2013
[10]高中作文評(píng)價(jià)現(xiàn)狀分析及對(duì)策研究[D]. 朱明坤.東北師范大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3132507