隨著無(wú)紙化考試的推廣,許多國(guó)家級(jí)專業(yè)考試改為網(wǎng)絡(luò)考試,專業(yè)主觀題的自動(dòng)評(píng)閱能夠輔助優(yōu)化評(píng)閱過(guò)程,提高評(píng)閱效率,避免因主觀因素導(dǎo)致的評(píng)閱標(biāo)準(zhǔn)偏差,對(duì)于維護(hù)國(guó)家考試的權(quán)威性和公正性具有重要意義。專業(yè)文本智能評(píng)閱問(wèn)題面臨諸多挑戰(zhàn)。從文本理解角度,現(xiàn)有方法主要采用基于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的詞向量和深度網(wǎng)絡(luò)模型,解決語(yǔ)義歧義問(wèn)題。但是專業(yè)文本不僅包含大量專業(yè)概念,還包含數(shù)字公式等不同形式,這些詞匯和公式的意義只有在具體上下文環(huán)境中才有明確含義,難以在統(tǒng)一的語(yǔ)義空間預(yù)訓(xùn)練數(shù)字和運(yùn)算符的語(yǔ)義向量,使得兼顧語(yǔ)義和邏輯推理的文本理解更加困難。從模型角度,為了保證評(píng)閱過(guò)程的公平性,需要在給出專業(yè)文本評(píng)閱結(jié)果的同時(shí)提供打分依據(jù),對(duì)評(píng)閱模型的可解釋性有高要求,這是深度學(xué)習(xí)模型的共同挑戰(zhàn)之一。從數(shù)據(jù)角度,應(yīng)用場(chǎng)景的特殊性使得可供模型學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)只有專家預(yù)評(píng)閱階段的少量標(biāo)注樣本,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺乏對(duì)于以數(shù)據(jù)為支撐的深度學(xué)習(xí)過(guò)程增加了困難。針對(duì)以上挑戰(zhàn),本文研究有參考答案的專業(yè)文本可解釋評(píng)閱問(wèn)題,主要貢獻(xiàn)如下:（1）針對(duì)論證類專業(yè)文本,提出了基于互注意力機(jī)制的可解釋評(píng)閱模型。采用雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大池化策略,建立基于詞序列和句... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 問(wèn)題描述
    1.3 本文貢獻(xiàn)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作
    2.1 無(wú)參考答案的主觀題評(píng)閱
    2.2 有參考答案的主觀題評(píng)閱
        2.2.1 基于詞匯匹配度的評(píng)閱
        2.2.2 基于句法的評(píng)閱
        2.2.3 基于語(yǔ)義本體的評(píng)閱
        2.2.4 基于詞向量及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)閱
第3章 論證類專業(yè)文本可解釋評(píng)閱
    3.1 實(shí)例分析
    3.2 基于互注意力機(jī)制的論證類文本評(píng)閱模型
        3.2.1 模型框架
        3.2.2 文本預(yù)處理
        3.2.3 基于BiLSTM的句子語(yǔ)義特征抽取
        3.2.4 基于互注意力機(jī)制的知識(shí)點(diǎn)匹配
        3.2.5 基于知識(shí)點(diǎn)的可解釋評(píng)閱
        3.2.6 多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)
    3.3 數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.4 對(duì)比方法
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.5.1 模型性能比較
        3.5.2 模型結(jié)構(gòu)分析
        3.5.3 評(píng)閱結(jié)果的可解釋分析
        3.5.4 評(píng)閱結(jié)果實(shí)例分析
        3.5.5 模型知識(shí)遷移分析
    3.6 小結(jié)
第4章 計(jì)算分析類專業(yè)文本可解釋評(píng)閱
    4.1 實(shí)例分析
    4.2 基于專業(yè)概念-計(jì)算結(jié)果匹配機(jī)制的計(jì)算分析類文本評(píng)閱模型
        4.2.1 模型框架
        4.2.2 文本預(yù)處理
        4.2.3 專業(yè)概念和計(jì)算結(jié)果的映射關(guān)系學(xué)習(xí)
        4.2.4 基于CNN的專業(yè)概念和計(jì)算結(jié)果的語(yǔ)義特征抽取
        4.2.5 基于專業(yè)概念-計(jì)算結(jié)果匹配機(jī)制的可解釋評(píng)閱
        4.2.6 多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)
    4.3 數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.4 對(duì)比方法
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.5.1 模型性能比較
        4.5.2 模型結(jié)構(gòu)分析
        4.5.3 評(píng)閱結(jié)果的可解釋分析
        4.5.4 模型知識(shí)遷移分析
    4.6 小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的主要學(xué)術(shù)論文
攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]語(yǔ)句相似度計(jì)算在主觀題自動(dòng)批改技術(shù)中的初步應(yīng)用[J]. 高思丹,袁春風(fēng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(14)

碩士論文
[1]專業(yè)主觀題自動(dòng)評(píng)閱關(guān)鍵技術(shù)研究和應(yīng)用[D]. 馮姝樺.山東大學(xué) 2019
[2]基于漢語(yǔ)依存句法分析的主觀題自動(dòng)評(píng)分研究[D]. 趙白玉.湖南大學(xué) 2012
[3]基于文本相似度計(jì)算的主觀題自動(dòng)閱卷技術(shù)研究[D]. 張?zhí)硪?東北師范大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3162812