广西师范大学学报(自然科学版)

2021, v.39(02) 51-61

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综合语义技术与LSTM神经网络的主观题自适应评卷方法
An Automatic Scoring Method for Subjective Questions Using Semantic Technologies and LSTM

徐庆婷;张兰芳;朱新华;

摘要(Abstract):

针对已有主观题评卷存在的不足,本文提出了一种改进的综合语义技术与LSTM神经网络的主观题自适应评卷方法。首先,通过构建LSTM神经网络分类模型实现对问句试题语料集的题目类型和疑问类型同步双分类,为实现不同的问句类型采用不同的主观题自动评卷方法提供前期保障;然后,结合句法分析和依存关系分析对题目和答案文本进行剖析,包括通过对题目的依存关系分析得到疑问词在问句中的成分,再结合依存关系对答案进行剖析,得到标准答案和学生答案中各自的核心语义、非核心语义和否定语气词;最后,根据不同的问句类型,采用不同的主观题自动评卷方法,实现同一标准答案的不同学生回答方式的自适应评卷,提高主观题智能评卷的灵活性和准确性。

关键词(KeyWords): LSTM;依存关系;主观题;自适应评卷

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61967003,62062012);; 广西自然科学基金(2020GXNSFAA159082);; 广西多源信息挖掘与安全重点实验室系统性研究课题(20-A-03-02)

作者(Author): 徐庆婷;张兰芳;朱新华;

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DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2020060402

参考文献(References):

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