【摘要】：我國人口基數(shù)之大、參加高考熱情之高,決定了閱卷老師的壓力非比尋常。加之語文試卷的作文判卷具有較大的主觀性,而且這個龐大的人工閱卷隊伍其教育背景與個人偏好等因素很大程度上影響著判卷的客觀性,致使作文閱卷成績有較大的主觀性和波動性。語文科目是高考中重要科目,對考生的入學(xué)影響較大,而主觀性的作文成績對考生的影響不能忽略。為達到高效閱卷與消除不同閱卷人之間的差異,開發(fā)基于計算機技術(shù)的高考語文練習(xí)與自動閱卷系統(tǒng),對于語文教學(xué)和人才選拔來說有著重要的現(xiàn)實意義。在我國,語文閱卷和英語閱卷差異性較大,主要是兩種語言特點不同,以及對考生而言前者是母語后者是外語,對其語言要求也不盡一樣。兩種系統(tǒng)在算法設(shè)計上、系統(tǒng)開發(fā)上都有較大的差異。因此,針對語文自動閱卷的研究雖然可以借鑒國際上已經(jīng)取得的自動閱卷技術(shù)與成果,但更要研究漢語自身的特點和中國學(xué)生的特點。在高考語文閱卷中,作文閱卷最為復(fù)雜。研究專門針對我國學(xué)生的漢語言作文閱卷算法是本文的核心內(nèi)容。本文主要研究內(nèi)容及工作如下:1、研究分析基于內(nèi)容判分的作文分數(shù)預(yù)測系統(tǒng)可靠性。通過關(guān)鍵詞提取算法TextRank和主題抽取方法TF-IDF對作文文本特征進行提取并進行預(yù)測,結(jié)果表明僅基于內(nèi)容進行作文判分并不可靠。2、提出嵌入語言深度感知的作文特征。通過對高考語文作文語感的分析,提出了作文的上下文關(guān)聯(lián)、作文語句流暢度、作文素材使用量等文本特征并進行了實驗。實驗表明將語感特征進行量化分析并應(yīng)用于語文作文的自動評分是有益的。3、研究高考語文模擬平臺的閱卷實現(xiàn)。經(jīng)過對考試的考核要求分析,將閱卷方法分成三種。將作文評分視為一個回歸問題,探索多元線性回歸、樹回歸、支持向量回歸、梯度提升決策樹回歸等多種回歸方法對評分的適用性,提升了系統(tǒng)的準確性和可靠性。本文基于Java語言和SSH技術(shù)對模擬平臺以及相應(yīng)的閱卷方法進行開發(fā)和實現(xiàn),平臺的評分系統(tǒng)比僅基于內(nèi)容主題的作文自動閱卷更加貼合人類閱卷。
【圖文】：

本課題將作文內(nèi)容基礎(chǔ)特征加入 Forecasting 系統(tǒng)之后進行初步試驗，其表現(xiàn)如表2.3 所示。表 2.3 Forecasting 系統(tǒng)在基礎(chǔ)特征下的表現(xiàn)評價標準 數(shù)值表現(xiàn)皮爾遜相關(guān)系數(shù) r 0.293平均誤差 4.240全局準確率 75%從表 2.3 的表現(xiàn)來看，系統(tǒng)在僅有作文內(nèi)容基礎(chǔ)特征的情況下表現(xiàn)不算好，僅僅0.293 的相關(guān)系數(shù)表明回歸結(jié)果和實際人工閱卷的完全一致性比較差。但是，平均誤差在 4.240 左右，全局準確率達到了 75%的水平，這表明即便在只有基礎(chǔ)文本特征的情況下依然有可取之處的。為了進一步驗證和直觀展現(xiàn)本文系統(tǒng)的表現(xiàn)，現(xiàn)隨機取 10 篇不同的題目的作文進行測試并制圖展示，如圖 2.3。從圖 2.3 中可以進一步分析得出結(jié)論：現(xiàn)有特征并不能全面地反映作文的優(yōu)劣，，這直接造成個別數(shù)據(jù)誤差比較大，有些甚至超過了 60 分。

這個 X、Y 的共同詞組集合經(jīng)過標記之后，其詳細過程如圖 3.6。共同集合:{‘這’,’件’,’衣服’,’號碼’,’大’,’了’,’那’,’合適’,’不小’句子 A:這件衣服號碼大了，那件號碼合適。合 A:{‘這’,’件’,’衣服’,’號碼’,’大’,’了’,’那’,’件’,’號碼’,’合適句子 B:這件衣服號碼不小，那件更合適。合 B:{‘這’,’件’,’衣服’,’號碼’,’不小’,’那’,’件’,’更’,’合適’}:[1,2,1,2,1,1,1,1,0,0] b:[1,2,1,1,0,0,1,1分詞One-Hot One-Hot計算
【學(xué)位授予單位】：濟南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G633.3;TP18;TP391.1

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本文編號：2611249