一种开放式简答题自动评分的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种开放式简答题自动评分的方法和系统，包括：S1、识别待评分答案的关键词，并计算关键词评分；S2、识别待评分答案的无关词，并计算无关词评分；S3、计算语义评分；S4、计算待评分答案的得分；优选的，得分＝[关键词评分+(1‑无关词评分)+语义评分]/3*简答题分值。本发明专利技术首先利用关键词和无关词计算的方法筛选出部分评分信息，结合基于深度神经网络语义计算的方法，共同对简答题进行自动评分，从而获得准确率更高的评分结果。此发明专利技术可应用于在线网络学习平台和智能导学系统中，为用户提供自动评分服务，从而提高用户学习效率，增强系统智能性。

【技术实现步骤摘要】
一种开放式简答题自动评分的方法和系统
本专利技术涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种开放式简答题自动评分方法和系统。
技术介绍
自动评分是智慧化教学过程中评价教学质量的一个重要环节，是智慧教学中的一个研究热点。该任务通过一定模型与算法对待评分答案预测分值，不仅能减轻教师工作量，还能避免人的主观性引起的评分不一致问题。在此背景下，本专利技术利用关键词和无关词计算，同时结合基于深度神经网络语义计算方法，共同对简答题进行自动评分，从而获得一致性更高的评分结果，为用户提供自动评分服务，从而提高用户使用平台的效率。与现有简答题评分方法相比，本专利技术充分利用参考答案的语义信息，并利用无关词等多检测评分方法和步骤，可以有效提高简答题自动批阅的准确率。在中国专利技术专利CN110689018中，提出一种智能阅卷系统及其处理方法，其中语义分析与对比模块，用于计算两段文本的相似度，输出的相似度是一个介于0到1之间的实数值，值越大则相似度越高。该专利技术能快速地识别学生的手写答案并将其与正确答案进行比对，从而实现对简答题的正确评阅和自动评分。但该专利没有充分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种开放式简答题自动评分的方法，其特征在于，包括：/nS1、识别待评分答案的关键词，计算关键词评分；/nS2、识别待评分答案的无关词，计算无关词评分；/nS3、计算语义评分；/nS4、计算待评分答案的得分；优选的，得分＝[关键词评分+(1-无关词评分)+语义评分]/3*简答题分值。/n

【技术特征摘要】
1.一种开放式简答题自动评分的方法，其特征在于，包括：
S1、识别待评分答案的关键词，计算关键词评分；
S2、识别待评分答案的无关词，计算无关词评分；
S3、计算语义评分；
S4、计算待评分答案的得分；优选的，得分＝[关键词评分+(1-无关词评分)+语义评分]/3*简答题分值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包含：
S11、对待评分答案进行分词；
S12、计算关键词评分，计算公式为：关键词评分＝待评分答案中的分词在关键词数据库中出现的次数/待评分答案分词的数量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，关键词数据库的构件步骤包括：
(1)对简单题的现有答案进行分词；
(2)计算分词与满分答案之间的满分相关性，满分相关性的计算公式如下：



其中，C(A,S满)为分词A在满分答案S满中出现的次数，C(A)为分词A在现有答案中出现的次数；
(3)将满分相关性高于预设的第一阈值的分词保存到关键词数据库中。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21、对待评分答案进行分词；
S22、计算无关词评分，计算公式为：无关词评分＝待评分答案中的分词在无关词数据库中出现的次数/待评分答案分词的数量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，无关词数据库的构建步骤包括：
(1)对简单题的现有答案进行分词；
(2)计算分词与零分答案之间的零分相关性，零分相关性的计算公式如下：



其中，C(A,S零)为分词A在零分答案S零中出现的次数，C(A)为分词A在现有答案中出现的次数；
(3)将零分相关性高于预设的第二阈值的分词保存到无关词数据库中。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31、对待评分答案进行分词，并将每个分词转化为词向量，将所述词向量拼接形成待评分答案向量；
S32、对参考答案进行分词，并将每个分词转化为词向量，将所述词向量拼接形成参考答案向量；
S33、...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢宇，余胜泉，谭红叶，段庆龙，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11