【摘 要】
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随着人工智能的飞速发展,自动评阅技术得到广泛的研究与应用。机器评阅方式不仅减少由于评阅环境、时间和评阅人心理活动等主客观因素带来的影响,同时降低人工评阅方式带来巨大的时间成本和经济成本。文本主观类型作业有利于检验学生对知识的综合掌握程度、培养学生的创新能力,故在高校教学过程中占据很大比例。目前文本主观类型作业主要采用人工方式评阅,故对其自动评阅技术仍然有待深入研究。本文综合考虑文本主观类型作业的特
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随着人工智能的飞速发展,自动评阅技术得到广泛的研究与应用。机器评阅方式不仅减少由于评阅环境、时间和评阅人心理活动等主客观因素带来的影响,同时降低人工评阅方式带来巨大的时间成本和经济成本。文本主观类型作业有利于检验学生对知识的综合掌握程度、培养学生的创新能力,故在高校教学过程中占据很大比例。目前文本主观类型作业主要采用人工方式评阅,故对其自动评阅技术仍然有待深入研究。本文综合考虑文本主观类型作业的特点以及评阅人以往的评分经验,以我校软件工程和课程设计两门课程的作业为实验对象,具体研究内容如下:（1）深入分析文本主观类型作业的评阅规则,构建文本主观类型作业智能辅助评阅模型（Automatic Scoring Model,简称ASM）,ASM模型由自动评阅模块和成绩智能分析模块组成。自动评阅模块从相似度指标、主题贴合度指标、工作量指标和篇章结构指标四个维度实现评阅。具体评阅思路为:首先采用统计学方法提取文本特征,实现工作量指标和篇章结构指标的评分。然后,融合余弦相似度算法和Text Rank算法对文本内容进行量化处理,计算相似度指标和主题贴合度指标的成绩。最后根据作业类型的不同,组织适用的评价指标并灵活调节评价参数,实现一键评分功能。成绩智能分析模块包含分数统计模块、学生个人能力分析、人机评分对比等环节,以图表的方式可以使评阅人更加直观了解学生的作业完成情况。同时为弥补机器评分的不足,添加作业在线浏览以及成绩修改的功能,整合为一个集作业管理、自动评阅、成绩统计分析为一体的文本主观类型作业智能辅助评阅系统。（2）主题贴合度指标的评阅原则是提出多种计算方法,以此提高模型的灵活性和普适性。针对小样本不均衡数据采用GAT模型（Graph Attention Networks,简称GAT）主题分类效果不佳的问题,提出一种基于GAT的样本均衡补偿方法BC-GAT（Balanced compensation-Graph Attention Network,简称BC-GAT）。其核心思想是对数据集中小比例样本进行均衡补偿,优化GAT模型的构建方法。本文通过合理组织EDA算法和网络爬虫算法,使数据集中小比例样本的扩充更加合理和高效,使GAT模型更加适合小样本不均衡主题分类。通过公开和真实数据集的实验表明,BC-GAT方法中正负样本识别准确率相比于GAT模型有着显著的提升,可以有效解决实际应用中存在的极小样本和数据倾斜问题。
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