【摘 要】
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当前社会,随着线上线下教育市场的不断拓展,各类考试的需求不断增加。然而,传统人工阅卷方法由于成本高、耗时长、统计慢,已无法满足现代社会需要。虽然,客观题的自动阅卷技术已非常成熟并得到普遍应用,但由于自然语言处理复杂的汉语技术难度大,在主观题阅卷的处理上还是有许多不足。例如没有考虑语义、语序等问题对评分精度的影响。同时,由于实用性、模型评分过程可见性等问题,目前还没有大规模的中文主观题阅卷系统开发落
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当前社会,随着线上线下教育市场的不断拓展,各类考试的需求不断增加。然而,传统人工阅卷方法由于成本高、耗时长、统计慢,已无法满足现代社会需要。虽然,客观题的自动阅卷技术已非常成熟并得到普遍应用,但由于自然语言处理复杂的汉语技术难度大,在主观题阅卷的处理上还是有许多不足。例如没有考虑语义、语序等问题对评分精度的影响。同时,由于实用性、模型评分过程可见性等问题,目前还没有大规模的中文主观题阅卷系统开发落地。针对以上问题,本文以物流专业真实考卷为样本,提出并实施了两种技术路线,为主观题自动评分系统提供算法支持。1、基于文本相似度的主观题自动评分模型。为了解决物流专业主观题评分问题,本文采用孪生网络模型和命名实体识别的方法,进一步通过模型融合对主观题进行判分。基于孪生网络的文本相似度匹配模型可确保结果准确性,同时基于命名实体识别的得分点识别模型可以提取学生答案与标准答案的得分点序列并进行匹配,通过模拟人工评分的方法,依据具体得分点对结果作出合理解释,命名实体识别方法也能有效提升模型计算效率和长文本匹配效率。2、基于知识图谱的主观题自动评分模型。为了解决基于文本相似度的评分模型在对专业类名词解释题评分时,效果不佳的问题,本文提出了基于知识图谱的主观题自动评分模型。利用物流专业的语料库和公开知识图谱构建共计5314对三元组,并通过知识嵌入模型进行训练。通过知识图谱可以快速有效的获取到知识之间的扩及关系,对语义有较好的表示与融合,因此适用于专业名词解释类等题型。本文对基于两种不同方法的主观题评分模型分别进行了训练和结果比较,对于基于文本相似度的主观题自动评分模型:训练后的得分点识别模型loss值在0.9左右收敛,模型准确率为80.54%,训练后的文本相似度匹配模型准确率为86.99%,融合后的模型单个用例得出评分时间在0.8s以内,基于简答题的测试数据均方误差为0.85,基于名词解释题的测试数据均方误差为1.61;对基于知识图谱的嵌入模型,训练后的MRR值为0.3582,Hits@10为0.3685,在名词解释类题型测试数据上的均方误差为0.45,表现明显优于基于文本相似度的主观题评分模型。本文进一步在上述算法研究基础上搭建了主观题自动阅卷系统,为教师角色、学生角色及管理员提供了相应的操作界面和系统展示。
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