一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：检测待评阅的目标作文是否为异常作文；若否，则分别从字词级别、句子级别、篇章级别对目标作文进行批改，以得到目标作文分别在字词级别、句子级别、篇章级别上对应的批改结果；从多个评阅维度确定目标作文的评分分档，以得到目标作文在多个评阅维度上的评分分档；根据目标作文在多个评阅维度上的评分分档生成目标作文的评语。本申请提供的作文评阅方法可自动对待评阅作文进行评阅，由于不需要人工参与，因此避免了人工参与所带来的问题，并且，经由本申请提供的作文评阅方法可获得内容丰富的评阅结果，内容丰富的评阅结果能够对写作者起到很好的指导作用，用户体验较好。户体验较好。户体验较好。

【技术实现步骤摘要】
一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请文本数据处理
，尤其涉及一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]写作是人们日常生活和学习中必不可少的实用技能，也是学校教育中要求学生重点掌握的必备能力。
[0003]目前的作文评阅方式大多为人工评阅方式，即由评阅人员查看作文的内容，根据对内容的理解，主观给出作文的评语。
[0004]然而，在某些时候，待评阅的作文数量往往较多，这些作文需要评阅人员一篇一篇查看内容后给出评语，较为耗时耗力，并且，由于评阅工作量大，因此，评阅人员给出的评语往往很简略，对于写作者的指导作用有限。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种作文评阅方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有的作文评阅方式较为耗时耗力，且给出的评语很简略，对于写作者的指导作用有限的问题，其技术方案如下：
[0006]一种作文评阅方法，包括：
[0007]检测待评阅的目标作文是否为异常作文；
[0008]若否，则分别从字词级别、句子级别、篇章本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作文评阅方法，其特征在于，包括：检测待评阅的目标作文是否为异常作文；若否，则分别从字词级别、句子级别、篇章级别对所述目标作文进行批改，以得到所述目标作文分别在字词级别、句子级别、篇章级别上对应的批改结果；从多个评阅维度确定所述目标作文的评分分档，以得到所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档；根据所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档，生成所述目标作文的评语。2.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，所述多个评阅维度为设定的多个维度中所述目标作文所属学段对应的多个评阅维度；从多个评阅维度确定所述目标作文的评分分档，以得到所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档，包括：从所述目标作文所属学段对应的多个评阅维度，确定所述目标作文的评分分档，以得到所述目标作文在所述目标作文所属学段对应的多个评阅维度上的评分分档。3.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，所述根据所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档，生成所述目标作文的评语，包括：基于预先构建的评阅维度、评分分档与评语的对应关系，确定所述目标作文在每个评阅维度上的评分分档对应的评语；根据所述目标作文在每个评阅维度上的评分分档对应的评语，生成所述目标作文的评语。4.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，还包括：确定所述目标作文整体的评分分档；所述根据所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档，生成所述目标作文的评语，包括：根据所述目标作文在所述多个评阅维度上的评分分档，以及所述目标作文整体的评分分档，生成所述目标作文的评语。5.根据权利要求4所述的作文评阅方法，其特征在于，所述确定所述目标作文整体的评分分档，包括：基于预先建立的评分预测模型，预测所述目标作文的整体评分，作为所述目标作文的第一评分；和/或，基于预先建立的分差预测模型，预测所述目标作文与范文集合中范文的分差，并基于所述目标作文与所述范文集合中范文的分差以及所述范文集合中范文的评分，预测所述目标作文的整体评分，作为所述目标作文的第二评分，其中，所述范文集合中的范文与所述目标作文属于同一主题；基于所述目标作文的第一评分和/或所述目标作文的第二评分，确定所述目标作文整体的评分分档。6.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，所述检测待评阅的目标作文是否为异常作文，包括：若所述目标作文满足如下条件中的至少一个，则确定所述目标作文为异常作文：条件一：所述目标作文与预先构建的名家名篇素材库中一文本的相似度大于预设的相
似度阈值；条件二：所述目标作文中混乱度大于预设混乱度阈值的句子的占比大于预设的占比阈值；条件三：所述目标作文中出现敏感信息。7.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，从字词级别对所述目标作文进行批改，包括：对所述目标作文进行如下处理中的一种或多种：语言准确度分析、网络用语检索、错误标点识别，根据处理结果生成所述目标作文在字词级别对应的批改结果；其中，所述语言准确度分析包括别字纠错、和/或语法检错、和/或成语类检错、和/或古诗文检错；从句子级别对所述目标作文进行批改，包括：对所述目标作文进行如下处理中的一种或多种：优美句子识别、高级词汇统计、修辞手法识别、描写句识别，根据处理结果生成所述目标作文在句子级别对应的批改结果；从篇章级别对所述目标作文进行批改，包括：对所述目标作文进行篇章结构识别和/或主题识别，根据识别结果生成所述目标作文在篇章级别对应的批改结果。8.根据权利要求7所述的作文评阅方法，其特征在于，对所述目标作文进行错误标点识别，包括：针对所述目标作文中的每个段落：将该段落中的标点符号去除，去除标点符号后的段落作为目标文本；基于预先建立的标点预测模型，预测所述目标文本中每个字对应的标签类别；其中，一个字对应的标签类别用于指示该字后是否有标点符号，以及若有标点符号则为何种标点符号；根据所述目标文本中每个字对应的标签类别，确定针对所述目标文本预测的标点符号；根据该段落中的标点符号以及针对所述目标文本预测的标点符号，确定该段落的标点符号中使用错误的标点符号。9.根据权利要求7所述的作文评阅方法，其特征在于，对所述目标作文进行别字纠错的过程包括：针对所述目标作文中的每个句子：检测该句子中的错别字，并获取所述错别字对应的候选字集；基于预先建立的掩码语言模型将该句子中的错误字掩盖，并预测掩盖后句子中掩盖位置处的字为所述错别字对应的候选字集中各候选字的概率；基于预测出的概率，从所述错别字对应的候选字集确定所述错别字对应的正确字；将该句子中的所述错别字修正为所述错别字对应的正确字。10.根据权利要求9所述的作文评阅方法，其特征在于，所述检测该句子中的错别字，包括：针对该句子中的每个字：将该句子中的该字分别替换为该字对应的混淆字集中的各个字，由替换后的各句子组成候选句子集；
基于预先建立的统计语言模型计算该句子的困惑度和所述候选句子集中句子的困惑度；基于该句子的困惑度和所述候选句子集中句子的困惑度，确定该字是否为错别字。11.根据权利要求7所述作文评阅方法，其特征在于，对所述目标作文进行语法检错的过程包括：针对所述目标作文中的每个句子：获取该句子的句法依存特征，以及，该句子中每个字本身的特征、每个字的分词特征、每个字的互信息特征、每个字的词性特征；根据获取的特征确定该句子中每个字的上下文向量；根据该句子中每个字的上下文向量，确定该句子是否存在语法错误，以及存在语法错误时，所存在的具体语法错误。12.根据权利要求1所述的作文评阅方法，其特征在于，所述多个评语维度为以下四个方面中的一个或多个方面的多个评阅维度：内容、表达、结构、发展，其中：内容方面的评阅维度包括以下评阅维度中的一个或多个：思想健康、情感类型、符合题意、内容充实；表达方面的评阅...

【专利技术属性】
技术研发人员：巩捷甫，章继东，呼啸，宋巍，王士进，胡国平，秦兵，刘挺，
申请(专利权)人：中科讯飞互联北京信息科技有限公司河北省讯飞人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：