一种人员考核方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种人员考核方法及装置，所述人员考核方法包括以下步骤：构建考卷模板；基于所述考卷模板构建考核模型；获取学员答题文档数据，将所述学员答题文档数据输入所述考核模型进行分析计算，输出分数。本发明专利技术通过在教员给出了考卷模板的背景下，省去学习并抽取规则的过程，利用考卷模板所蕴含的规则直接建立判卷模型，完成对笔试问答题的自动判卷，判卷效率大大提高。效率大大提高。效率大大提高。

【技术实现步骤摘要】
一种人员考核方法及装置


[0001]本专利技术属于培训
，尤其涉及一种基于教员模板的人员考核方法及装置。

技术介绍

[0002]针对变电运维人员的培训是电力培训仿真的一个主要研究方向，现在所采用的仿真培训架构是将电网仿真、智能变电站仿真和教员与学员工具有机结合为一体化的培训系统，实现电网、智能变电站生产运行过程的全仿真。对学员的考核是培训的一个主要环节，考核通常在计算机上进行，包括选择题和笔试问答题。针对机考中的选择题可由计算机自动判卷，而针对笔试问答题则由教员来逐个阅卷并打分，显然浪费了教员的时间，且不能让学员进行随时的自测。
[0003]由计算机对笔试问答题进行自动判卷涉及到对学员答题的机器理解，其中还包含了大量的电力专业领域知识和词汇。对电力领域的自然语言理解技术需要处理大量专业词汇，运用向量空间模型VSM(VectorSpaceModel)进行文本信息挖掘，以及k近邻kNN(k
‑
NearestNeighbor)算法进行分类等，还需要用到以深度神经网络为代表的新一代人工智能技术在语音识别、机器翻译等技术，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人员考核方法，其特征在于，包括以下步骤：构建考卷模板；基于所述考卷模板构建考核模型，具体包括以下步骤：基于所述考卷模板构建内容集T；根据所述内容集T设置对应的考卷模板状态集S和马尔可夫评分链M，所述考卷模板状态集S和所述马尔可夫评分链M相对应；根据所述马尔可夫评分链M对应的所述考卷模板状态集S设置转移矩阵R；基于所述内容集T、所述考卷模板状态集S、所述马尔可夫评分链M和所述转移矩阵R构建考核模型；获取学员答题文档数据，将所述所述学员答题文档数据输入所述考核模型进行分析计算，输出分数，具体过程如下：获取学员答题文档数据，基于所述学员答题文档数据、所述考卷模板状态集S和所述马尔可夫评分链M计算出状态矩阵R
s
，再计算所述状态矩阵R
s
和所述转移矩阵R的乘积得到乘积矩阵，将乘积矩阵对角线上的各元素相加得到分数。2.根据权利要求1所述的人员考核方法，其特征在于，所述内容集T包括：引导词，用于对考卷模板的开始内容进行识别；带括号的评分数，用于表示答对后的得分；运维设备，用于表示运维业务中的不同电力设备；关键语义词，用于通过有标识的单词来表示运维场景、运维对象、运维时间和运维设备的工作状态中的一种或多种。3.根据权利要求2所述的人员考核方法，其特征在于，所述有标识的单词的标识方式包括：斜体、加粗、加引号、加下划线、加色彩和加底纹。4.根据权利要求2所述的人员考核方法，其特征在于：根据所述内容集T设置对应的考卷模板状态集S包括：根据所述引导词将所述考卷模板的内容集T划分为多个内容T
i
；对每个所述内容T
i
进行文本分析，以左右括号为分割符，将所述内容T
i
分割为多条语句，将每条所述语句对应一个状态S
i
，所有所述状态S
i
构成了所述考卷模板状态集S。5.根据权利要求4所述的人员考核方法，其特征在于：所述状态S
i
包括：状态编号，用于表示所述语句的序号；分数，用于表示所述语句的得分；完整语句，用于表示所述语句的内容；设备号集D，用于表示所述语句内的运维设备名称；状态关键语义词集K，用于表示所述语句内的关键语义词。6.根据权利要求5所述的人员考核方法，其特征在于：根据所述内容集T设置对应的马尔可夫评分链M包括：将每个所述内容T
i
对应一个马尔可夫过程M
i
，所有所述马尔可夫过程M
i
构成了所述马尔可夫评分链M。7.根据权利要求6所述的人员考核方法，其特征在于：根据所述马尔可夫评分链M对应的所述考卷模板状态集S设置转移矩阵R包括：
将所述马尔可夫评分链M中的每个所述马尔可夫过程M
i
作为一个状态与所述状态集S相对应；根据状态转移概率来获取每个马尔可夫过程M
i
的转移矩阵R：，其中，所述转移矩阵R为n*n的上三角转移矩阵，n表示所述状态集S的元素数量，P
11
表示转移矩阵R中第一行第一列的状态转移概率，P
12
表示转移矩阵R中第一行第二列的状态转移概率，P
1n
表示转移矩阵R中第一行第n列的状态转移概率，P
21
表示转移矩阵R中第二行第一列的状态转移概率，P
22
表示转移矩阵R中第二行第二列的状态转移概率，P
2n
表示转移矩阵R中第二行第n列的状态转移概率，P
n1
表示转移矩阵R中第n行第一列的状态转移概率，P
n2
表示转移矩阵R中第n行第二列的状态转移概率，P
nn
表示转移矩阵R中第n行第n列的状态转移概率。8.根据权利要求7所述的人员考核方法，其特征在于：所述转移矩阵R中P
ij
的取值如下，其中i和j分别表示行数和列数：当i大于j时，P
ij
等于0；当i等于j时，P
ij
等于1；当i小于j时，，且P
ij
的取值随j增大而依次递减。9.根据权利要求8所述的人员考核方法，其特征在于：获取学员答题文档数据，基于所述学员答题文档数据、所述考卷模板状态集S和所述马尔可夫评分链M计算出状态矩阵R
s
，再计算所述状态矩阵R
s
和所述转移矩阵R的乘积，将乘积矩阵对角线上的各元素相加得到分数包括：基于所述引导词将所述学员答题文档数据划分多个答题内容集A
i
；基于所述答题内容集A
i
中包含字母和数字的关键语义词构建原始设备码集E；基于原始设备码集E进行遍历得到所述答题内容集A
i
中新的设备码集E
´
；将设备码集E
´
对应设置答题状态集S
´
，所述答题状态集S
´
中包含元素S
´
i
，i表示所述答题状态集S
´
的元素个数；将所述答题内容集A
i
中内容按逗号划分获得小语句，并根据所述小语句对应设备码集E
´
，加入到对应的元素S
´
i
中的答题完整语句中；将元素S
´
i
与所述考卷模板状态集S中所述状态Si进行匹配，根据匹配结果得到元素S
´
i
中的所述得分的赋值；设置状态矩阵R
s
中元素P
sij
对应的值，计算所述状态矩阵R
s
和所述转移矩阵R的乘积得到乘积矩阵，将乘积矩阵对角线上的各元素相加得到分数。10.根据权利要求9所述的人员考核方法，其特征在于：基于原始设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭词，郝炜，王佰淮，张黎明，胡丽蕊，霍明亮，方晓萌，孙正明，刘健，徐轩，徐业朝，黄继杰，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：