本文關鍵詞：基于文本語義離散度的自動作文評分關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文嘗試從文本語義離散度的角度去提升自動作文評分的效果,提出了兩種文本語義離散度的表示方法,并給出了數(shù)學化的計算公式�；诂F(xiàn)有的LDA模型、段落向量、詞向量等具體方法,提取出四種表征文本語義離散度的實例,應用于自動作文評分。該文從統(tǒng)計學角度將文本語義離散度向量化,從去中心化的角度將文本語義離散度矩陣化,并使用多元線性回歸、卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡三種方法進行對比實驗。實驗結果表明,在50篇作文的驗證集上,在加入文本語義離散度特征后,預測分數(shù)與真實分數(shù)之間均方根誤差最大降低10.99%,皮爾遜相關系數(shù)最高提升2.7倍。該表示方法通用性強,沒有語種限制,可以擴展到任何語言。
【作者單位】： 北京航空航天大學計算機學院;國家計算機網絡應急技術處理協(xié)調中心;首都師范大學成像技術高精尖創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 作文評分 語義離散度 神經網絡
【基金】：國家自然科學基金(61170189;61370126;61202239;U1636211) 國家863計劃(2015AA016004;2014AA015105) 北京成像技術高精尖創(chuàng)新中心項目(BAICIT-2016001)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 2.國家計算機網絡應急技術處理協(xié)調中心,北京100029;3.首都師范大學成像技術高精尖創(chuàng)新中心北京100048)1引言自動作文評分(Automated Essay Scoring,AES)的研究已達50年之久,旨在使用特定的計算機程序給作文進行打分。近些年來,隨著計算機的發(fā)展以及自然語言處理技術的進步,自

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  本文關鍵詞：基于文本語義離散度的自動作文評分關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：486562