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海事适任评估中主观题自动评分技术研究
被引量:
4
1
作者
韩辉
刘秀文
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第8期113-121,共9页
【目的】针对海事领域适任评估中主观题评分工作量大,易受阅卷人主观意向影响导致评分不客观的问题,构建一套针对海事领域的主观题自动评分系统。【方法】首先,采用依存句法分析加权TextRank算法提取关键词;其次,融合句向量、核心词、...
【目的】针对海事领域适任评估中主观题评分工作量大,易受阅卷人主观意向影响导致评分不客观的问题,构建一套针对海事领域的主观题自动评分系统。【方法】首先,采用依存句法分析加权TextRank算法提取关键词;其次,融合句向量、核心词、句法成分及依存结构判断学生答案和标准答案的相似度;然后,建立海事专用否定词集判断学生答案与标准答案的语义对立关系;最后,给出较为客观的评分。【结果】通过多组不同主观题进行测试,实验结果表明系统评分与人工阅卷的平均分差为0.21,偏差率为4.20%。【局限】对较长且结构复杂的语句处理效果不够理想。【结论】提出的主观题自动评分算法在海事适任评估主观题阅卷中总体效果较好。
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关键词
主观题自动评分
关键词提取
相似
度
计算
对立度判断
海事领域
原文传递
题名
海事适任评估中主观题自动评分技术研究
被引量:
4
1
作者
韩辉
刘秀文
机构
大连海事大学航海学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第8期113-121,共9页
基金
工信部(项目编号:工信部装函[2018] 473号)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(项目编号:3132019312)的研究成果之一。
文摘
【目的】针对海事领域适任评估中主观题评分工作量大,易受阅卷人主观意向影响导致评分不客观的问题,构建一套针对海事领域的主观题自动评分系统。【方法】首先,采用依存句法分析加权TextRank算法提取关键词;其次,融合句向量、核心词、句法成分及依存结构判断学生答案和标准答案的相似度;然后,建立海事专用否定词集判断学生答案与标准答案的语义对立关系;最后,给出较为客观的评分。【结果】通过多组不同主观题进行测试,实验结果表明系统评分与人工阅卷的平均分差为0.21,偏差率为4.20%。【局限】对较长且结构复杂的语句处理效果不够理想。【结论】提出的主观题自动评分算法在海事适任评估主观题阅卷中总体效果较好。
关键词
主观题自动评分
关键词提取
相似
度
计算
对立度判断
海事领域
Keywords
Automatic Scoring of Subjective Questions
Keyword Extraction
Similarity Calculation
Opposition Judgment
Maritime Field
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海事适任评估中主观题自动评分技术研究
韩辉
刘秀文
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021
4
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参考文献
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