【摘要】：隨著人工智能對教育智能化的不斷推進,各種考試評分系統(tǒng)層出不窮,但其中能對主觀題進行自動評分的卻不多。與此同時,主觀題的人工評分工作往往比較繁重,如果能用計算機來自動完成這一工作,將大大減少閱卷者的工作量,提高效率。文本相似度算法在主觀題自動評分中的應(yīng)用是本文系統(tǒng)的核心功能模塊,其中實現(xiàn)的算法上的改進主要有:1.在詞向量之間的余弦相似度代表詞語之間語義相似度的基礎(chǔ)上,根據(jù)詞語之間語義差異性的大小分配與之成正相關(guān)的詞權(quán)重轉(zhuǎn)移概率,來改進TextRank算法的詞權(quán)重轉(zhuǎn)移概率使用的平均分配方法,提出并實現(xiàn)WE-TR算法來提取關(guān)鍵詞。2.將WE-TR算法與WMD算法相結(jié)合。在處理長文本時,先用WE-TR算法提取關(guān)鍵詞,再用WMD算法計算文本相似度,并且WMD算法“繼承”WE-TR算法計算得到的最終詞權(quán)重代替歸一化詞頻。實驗結(jié)果表明WE-TR-WMD算法的文本相似度計算效果優(yōu)于TF-IDF-VSM、LDA-JS和WMD。此外,本文還實現(xiàn)了系統(tǒng)的其它功能模塊,包括教師和學生的注冊、登錄、個人信息管理;教師的學生、試題、考試管理,考試評分及成績查看、審核與管理,語料庫管理和自動評分模型更新;還有學生的在線答題與查看答案和成績。進一步地,試題、考試和語料庫管理均包括創(chuàng)建或上傳、刪除、編輯、和查找四個子模塊;考試評分除了實現(xiàn)自動評分子模塊外,還實現(xiàn)了人工評分子模塊;自動評分除了實現(xiàn)文本相似度算法外,還實現(xiàn)了得分點關(guān)鍵詞匹配法;在成績查看、審核、與管理中實現(xiàn)了收集優(yōu)質(zhì)正樣本學生答案到語料庫的功能,使得語料庫具有自動更新機制,從而文本相似度算法的自動評分效果具有自適應(yīng)提升性;自動評分模型更新是詞向量訓練和文本相似度算法模型更新的統(tǒng)一。本系統(tǒng)不限主觀題的領(lǐng)域和科目,支持教師自定義試題和語料的科目或知識點類別,具有良好的通用性、可擴展性、和實際應(yīng)用意義。
【圖文】：

圖３－１邋ＷＥ－ＴＲ算法提取關(guān)鍵詞流程圖逡逑

由于成績是在考試評分后才得到的，所以該模塊可以操作的考試的狀態(tài)為已逡逑結(jié)束、己評分。逡逑教師使用系統(tǒng)的用例可用如下用例圖４－１描述。逡逑Ｉ邐ｃＳ＾Ｓ＞邐Ｉ逡逑；丨邋／邋（＾１５）邋｜逡逑〈〈＃？、、＇＜〉＿》邋？＾？邋／邋／逡逑ｉ邐——＼邋Ｉ逡逑ｉ邋（成績查看、審核、尋４４關(guān)包＇含》，，／逡逑＼邋；邋ｙ邋／邋Ｃ＾ｆ分模型丨逡逑／邋＇＇邐包含＞＞邐＼，丨／：／邋＜＜包含分邋邋邐？逡逑！邐魏Ｔ邋ＣＡｘｗｇ）邐Ｃ｜ｊＫ§＞邋ｉ逡逑＼邋！逡逑ｉ、＼、、、、々〈包＾逡逑ｉ邋＜〈包■含》＼＼邐包昝》丨邋＼逡逑ｉ邋＼邋《包貪》；＞一￣〈包含》＇逡逑〈〈ｋ邋含〉〉邐包邋ｔＬ逡逑：＿■＞——ｉ逡逑Ｉ逡逑圖４－１教師用例圖逡逑３０逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.1;TP18

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本文編號：2647661