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题名基于领域本体和依存句法分析的主观题自动评分方法
被引量:3
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作者
王金水
郭伟文
唐郑熠
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机构
福建工程学院信息科学与工程学院
福建工程学院大数据挖掘与应用技术重点实验室
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出处
《贵州大学学报(自然科学版)》
2020年第6期79-84,124,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61402108)
福建省教育科学“十三五”规划2019年度课题资助项目(FJJKCG19-001)
+1 种基金
福建工程学院科研发展基金资助项目(GY-Z15101)
福建工程学院教研教改资助项目(JXKA18015)。
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文摘
现有主观题自动评分方法大多无法识别电力系统领域的专业术语,且在评分过程中易遗漏文本间的语义关系,进而导致其评分结果与人工评分结果偏差较大,无法满足实际考试的要求。针对这些问题,本文提出一种基于领域本体和依存句法分析的主观题自动评分方法。该方法综合了节点距离相似度、节点信息相似度、通用词语相似度和依存句法搭配词对相似度等因素,并将电力系统领域本体引入到评分过程中,进而提高评分结果的有效性。实验结果表明:与现有方法相比,本文评分方法在主观题自动评分中更贴近人工评分结果,在MAE、RMSE和SMAPE指标上优于其他方法。
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关键词
自动评分
主观题评分
领域本体
依存句法分析
语义关系
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Keywords
automatic scoring
subjective questions scoring
domain ontology
dependency parsing
semantic relation
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分类号
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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