本申请实施例公开了一种主观题评分的校验方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标主观题的考生答案以及评分；获取目标主观题的多个参考答案；确定考生答案与多个参考答案之间的答案匹配度；基于答案匹配度，确定考生答案的预期分数；基于评分与预期分数之间的比较，确定评分的校验结果。本申请实施例可通过考生答案和多个参考答案之间的答案匹配度，自动计算考生答案的预期分数，以对目标主观题的评分进行自动校验，无需复核人员进行人工校验，提高了主观题评分的校验效率，从而满足大量主观题的评分校验需求。从而满足大量主观题的评分校验需求。从而满足大量主观题的评分校验需求。
【技术实现步骤摘要】
主观题评分的校验方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及评分校验
，尤其涉及一种主观题评分的校验方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在对考试试卷中的题目进行评分时，由于主观题并无唯一的标准答案，因此一般由人工来打分。而在人工对主观题打分时，可能会出现误打低分、故意打低分的情况，因此还需要对主观题评分进行校验。
[0003]目前，一般是由复核人员对主观题逐个进行人工校验，但人工校验的效率较低，无法满足大量主观题的评分校验需求。
技术实现思路
[0004]针对现有技术的不足，本申请提供了一种主观题评分的校验方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高主观题评分的校验效率，从而满足大量主观题的评分校验需求。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种主观题评分的校验方法，包括：
[0006]获取目标主观题的考生答案以及评分；
[0007]获取所述目标主观题的多个参考答案；
[0008]确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度；
[0009]基于所述答案匹配度，确定所述考生答案的预期分数；
[0010]基于所述评分与所述预期分数之间的比较，确定所述评分的校验结果。
[0011]在本申请的一些实施例中，所述确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度，包括：
[0012]获取所述考生答案中的多个第一关键词；
[0013]获取所述多个参考答案中的多个第二关键词；
[0014]基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词，确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度。
[0015]在本申请的一些实施例中，所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词，确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度，包括：
[0016]将所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词输入至预设的关键词匹配度模型中；
[0017]获取所述关键词匹配度模型输出的所述答案匹配度。
[0018]在本申请的一些实施例中，所述将所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词输入至预设的关键词匹配度模型中之前，还包括：
[0019]获取初始的神经网络模型；
[0020]采用预设的多个第三关键词、多个第四关键词、所述多个第三关键词与所述多个第四关键词之间的预设答案匹配度，对所述初始的神经网络模型进行模型训练，得到所述
关键词匹配度模型。
[0021]在本申请的一些实施例中，所述基于所述评分与所述预期分数之间的比较，确定所述评分的校验结果，包括：
[0022]确定所述评分与所述预期分数之间的差值；
[0023]在所述差值小于或等于预设阈值时，判定所述评分的校验结果为校验通过；
[0024]在所述差值大于所述预设阈值时，判定所述评分的校验结果为校验未通过。
[0025]在本申请的一些实施例中，所述基于所述答案匹配度，确定所述考生答案的预期分数，包括：
[0026]获取所述目标主观题的打分人历史打出的多个历史评分；
[0027]基于多个所述历史评分的历史校验结果，确定所述打分人的评分校验通过率；
[0028]采用所述评分校验通过率，修正所述答案匹配度，得到所述考生答案的预期分数。
[0029]在本申请的一些实施例中，所述获取目标主观题的考生答案以及评分，包括：
[0030]获取包括所述目标主观题的试卷图像；
[0031]对所述试卷图像进行文字识别，得到所述目标主观题的考生答案以及评分。
[0032]第二方面，本申请实施例还提供了一种主观题评分的校验装置，包括：
[0033]第一获取模块，用于获取目标主观题的考生答案以及评分；
[0034]第二获取模块，用于获取所述目标主观题的多个参考答案；
[0035]第一确定模块，用于确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度；
[0036]第二确定模块，用于基于所述答案匹配度，确定所述考生答案的预期分数；
[0037]第三确定模块，用于基于所述评分与所述预期分数之间的比较，确定所述评分的校验结果。
[0038]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的主观题评分的校验方法。
[0039]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的主观题评分的校验方法。
[0040]本申请实施例提供了一种主观题评分的校验方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标主观题的考生答案以及评分；获取目标主观题的多个参考答案；确定考生答案与多个参考答案之间的答案匹配度；基于答案匹配度，确定考生答案的预期分数；基于评分与预期分数之间的比较，确定评分的校验结果。本申请实施例可通过考生答案和多个参考答案之间的答案匹配度，自动计算考生答案的预期分数，以对目标主观题的评分进行自动校验，无需复核人员进行人工校验，提高了主观题评分的校验效率，从而满足大量主观题的评分校验需求。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本申请实施例提供的主观题评分的校验系统的场景示意图；
[0043]图2是本申请实施例中提供的主观题评分的校验方法的一个实施例流程示意图；
[0044]图3是本申请实施例中提供的主观题评分的校验方法的另一实施例流程示意图；
[0045]图4是本申请实施例中提供的主观题评分的校验方法的又一实施例流程示意图；
[0046]图5是本申请实施例中提供的主观题评分的校验装置的一个实施例结构示意图；
[0047]图6是本申请实施例中提供的电子设备的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
[0048]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0049]在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0050本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种主观题评分的校验方法，其特征在于，包括：获取目标主观题的考生答案以及评分；获取所述目标主观题的多个参考答案；确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度；基于所述答案匹配度，确定所述考生答案的预期分数；基于所述评分与所述预期分数之间的比较，确定所述评分的校验结果。2.如权利要求1所述的主观题评分的校验方法，其特征在于，所述确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度，包括：获取所述考生答案中的多个第一关键词；获取所述多个参考答案中的多个第二关键词；基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词，确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度。3.如权利要求2所述的主观题评分的校验方法，其特征在于，所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词，确定所述考生答案与所述多个参考答案之间的答案匹配度，包括：将所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词输入至预设的关键词匹配度模型中；获取所述关键词匹配度模型输出的所述答案匹配度。4.如权利要求3所述的主观题评分的校验方法，其特征在于，所述将所述基于所述多个第一关键词、所述多个第二关键词输入至预设的关键词匹配度模型中之前，还包括：获取初始的神经网络模型；采用预设的多个第三关键词、多个第四关键词、所述多个第三关键词与所述多个第四关键词之间的预设答案匹配度，对所述初始的神经网络模型进行模型训练，得到所述关键词匹配度模型。5.如权利要求1所述的主观题评分的校验方法，其特征在于，所述基于所述评分与所述预期分数之间的比较，确定所述评分的校验结果，包括：确定所述评分与所述预期分数之间的差值；在所述差值小于或等...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，
申请(专利权)人：湖北易康思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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