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题名多特征融合的电气领域主观题自动评分方法
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作者
王金水
郭伟文
陈俊岩
唐郑熠
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机构
福建工程学院计算机科学与数学学院
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)》
2022年第2期77-82,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61402108)
福建省自然科学基金资助项目(2018H0002)
福建省教育科学“十三五”规划2019年度课题资助项目(FJJKCG19-001)。
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文摘
智慧教育运用人工智能等技术来实现教育的智能化,将智慧教育应用到电气类高校教学、注册电气工程师考试和电网员工入职培训等领域,有助于学生和工作人员快速掌握电气专业知识。基于电气领域本体和自然语言处理技术,探索了电气领域主观题自动评分方法。针对通用词语相似度计算存在的不足,设计了一种融合《同义词词林》和《知网》的词语相似度方法,并结合文本的表层结构信息以及语义信息,提出了一种结合句子的词序、词形和搭配词对三种特征的电气领域主观题自动评分方法。试验表明,该方法能够有效解决传统评分算法对专业术语的识别不全面和未考虑文本中句子的语义关系等问题,有效地提升了评分结果的准确度。
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关键词
电气领域
主观题自动评分
领域本体
相似度计算
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Keywords
electrical field
automatic scoring of subjective questions
domain ontology
similarity calculation
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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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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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