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基于时序卷积网络的简答题评阅方法
1
作者
姜丽芬
欧阳雪城
+2 位作者
李昊耘
王可可
梁妍
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第4期64-68,共5页
提出一种基于时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)并结合预训练语言模型BERT的简答题评阅模型(SA-TCN).该模型使用BERT对评分答案和参考答案进行编码,在建立二者之间内在联系的同时提取深层次文本语义特征.为减少信息丢...
提出一种基于时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)并结合预训练语言模型BERT的简答题评阅模型(SA-TCN).该模型使用BERT对评分答案和参考答案进行编码,在建立二者之间内在联系的同时提取深层次文本语义特征.为减少信息丢失并获取深层全局特征,基于TCN捕获多尺度语义信息.在公开数据集ASAP的set5上进行实验,结果表明,该模型的精度和二次加权Kappa分别达到86.87%和87.46%,优于Bi-LSTM、TextCNN和RNN等其他模型.
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关键词
简答题
时序卷积网络
BERT
深度学习
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职称材料
题名
基于时序卷积网络的简答题评阅方法
1
作者
姜丽芬
欧阳雪城
李昊耘
王可可
梁妍
机构
天津师范大学计算机与信息工程学院
出处
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第4期64-68,共5页
基金
天津市自然科学基金资助项目(20JCZDJC00400).
文摘
提出一种基于时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)并结合预训练语言模型BERT的简答题评阅模型(SA-TCN).该模型使用BERT对评分答案和参考答案进行编码,在建立二者之间内在联系的同时提取深层次文本语义特征.为减少信息丢失并获取深层全局特征,基于TCN捕获多尺度语义信息.在公开数据集ASAP的set5上进行实验,结果表明,该模型的精度和二次加权Kappa分别达到86.87%和87.46%,优于Bi-LSTM、TextCNN和RNN等其他模型.
关键词
简答题
时序卷积网络
BERT
深度学习
Keywords
short answer questions
temporal convolutional network
BERT
deep learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序卷积网络的简答题评阅方法
姜丽芬
欧阳雪城
李昊耘
王可可
梁妍
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
0
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