【摘 要】
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为了给C语言编程题进行合理评分,本文提出了一种新型的自动评分方法,在动态检测阶段先利用KMP算法执行关键字匹配,若匹配相似度落入预期值区间,则将学生源程序转换为可执行文件,通过预先设置的测试用例来驱动评分;若关键字匹配未通过、程序无法运行或者运行期间出现异常,则执行静态分析。静态分析阶段选取控制结构作为静态评分的关键因素,采用抽象语法树作为源代码的中间转换形式,并对其标准化以消除代码语义的多样性;根据抽象语法树中的结点类型提取出控制结构子树;最后,利用基于结点权值的树编辑距离算法来匹配标准化后的学生源程序
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为了给C语言编程题进行合理评分,本文提出了一种新型的自动评分方法,在动态检测阶段先利用KMP算法执行关键字匹配,若匹配相似度落入预期值区间,则将学生源程序转换为可执行文件,通过预先设置的测试用例来驱动评分;若关键字匹配未通过、程序无法运行或者运行期间出现异常,则执行静态分析。静态分析阶段选取控制结构作为静态评分的关键因素,采用抽象语法树作为源代码的中间转换形式,并对其标准化以消除代码语义的多样性;根据抽象语法树中的结点类型提取出控制结构子树;最后,利用基于结点权值的树编辑距离算法来匹配标准化后的学生源程序
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