【摘要】：我國(guó)人口基數(shù)之大、參加高考熱情之高,決定了閱卷老師的壓力非比尋常。加之語(yǔ)文試卷的作文判卷具有較大的主觀性,而且這個(gè)龐大的人工閱卷隊(duì)伍其教育背景與個(gè)人偏好等因素很大程度上影響著判卷的客觀性,致使作文閱卷成績(jī)有較大的主觀性和波動(dòng)性。語(yǔ)文科目是高考中重要科目,對(duì)考生的入學(xué)影響較大,而主觀性的作文成績(jī)對(duì)考生的影響不能忽略。為達(dá)到高效閱卷與消除不同閱卷人之間的差異,開(kāi)發(fā)基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的高考語(yǔ)文練習(xí)與自動(dòng)閱卷系統(tǒng),對(duì)于語(yǔ)文教學(xué)和人才選拔來(lái)說(shuō)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。在我國(guó),語(yǔ)文閱卷和英語(yǔ)閱卷差異性較大,主要是兩種語(yǔ)言特點(diǎn)不同,以及對(duì)考生而言前者是母語(yǔ)后者是外語(yǔ),對(duì)其語(yǔ)言要求也不盡一樣。兩種系統(tǒng)在算法設(shè)計(jì)上、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)上都有較大的差異。因此,針對(duì)語(yǔ)文自動(dòng)閱卷的研究雖然可以借鑒國(guó)際上已經(jīng)取得的自動(dòng)閱卷技術(shù)與成果,但更要研究漢語(yǔ)自身的特點(diǎn)和中國(guó)學(xué)生的特點(diǎn)。在高考語(yǔ)文閱卷中,作文閱卷最為復(fù)雜。研究專(zhuān)門(mén)針對(duì)我國(guó)學(xué)生的漢語(yǔ)言作文閱卷算法是本文的核心內(nèi)容。本文主要研究?jī)?nèi)容及工作如下:1、研究分析基于內(nèi)容判分的作文分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)可靠性。通過(guò)關(guān)鍵詞提取算法TextRank和主題抽取方法TF-IDF對(duì)作文文本特征進(jìn)行提取并進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明僅基于內(nèi)容進(jìn)行作文判分并不可靠。2、提出嵌入語(yǔ)言深度感知的作文特征。通過(guò)對(duì)高考語(yǔ)文作文語(yǔ)感的分析,提出了作文的上下文關(guān)聯(lián)、作文語(yǔ)句流暢度、作文素材使用量等文本特征并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明將語(yǔ)感特征進(jìn)行量化分析并應(yīng)用于語(yǔ)文作文的自動(dòng)評(píng)分是有益的。3、研究高考語(yǔ)文模擬平臺(tái)的閱卷實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過(guò)對(duì)考試的考核要求分析,將閱卷方法分成三種。將作文評(píng)分視為一個(gè)回歸問(wèn)題,探索多元線性回歸、樹(shù)回歸、支持向量回歸、梯度提升決策樹(shù)回歸等多種回歸方法對(duì)評(píng)分的適用性,提升了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。本文基于Java語(yǔ)言和SSH技術(shù)對(duì)模擬平臺(tái)以及相應(yīng)的閱卷方法進(jìn)行開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn),平臺(tái)的評(píng)分系統(tǒng)比僅基于內(nèi)容主題的作文自動(dòng)閱卷更加貼合人類(lèi)閱卷。
【圖文】：

本課題將作文內(nèi)容基礎(chǔ)特征加入 Forecasting 系統(tǒng)之后進(jìn)行初步試驗(yàn)，其表現(xiàn)如表2.3 所示。表 2.3 Forecasting 系統(tǒng)在基礎(chǔ)特征下的表現(xiàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)值表現(xiàn)皮爾遜相關(guān)系數(shù) r 0.293平均誤差 4.240全局準(zhǔn)確率 75%從表 2.3 的表現(xiàn)來(lái)看，系統(tǒng)在僅有作文內(nèi)容基礎(chǔ)特征的情況下表現(xiàn)不算好，僅僅0.293 的相關(guān)系數(shù)表明回歸結(jié)果和實(shí)際人工閱卷的完全一致性比較差。但是，平均誤差在 4.240 左右，全局準(zhǔn)確率達(dá)到了 75%的水平，這表明即便在只有基礎(chǔ)文本特征的情況下依然有可取之處的。為了進(jìn)一步驗(yàn)證和直觀展現(xiàn)本文系統(tǒng)的表現(xiàn)，現(xiàn)隨機(jī)取 10 篇不同的題目的作文進(jìn)行測(cè)試并制圖展示，如圖 2.3。從圖 2.3 中可以進(jìn)一步分析得出結(jié)論：現(xiàn)有特征并不能全面地反映作文的優(yōu)劣，，這直接造成個(gè)別數(shù)據(jù)誤差比較大，有些甚至超過(guò)了 60 分。

這個(gè) X、Y 的共同詞組集合經(jīng)過(guò)標(biāo)記之后，其詳細(xì)過(guò)程如圖 3.6。共同集合:{‘這’,’件’,’衣服’,’號(hào)碼’,’大’,’了’,’那’,’合適’,’不小’句子 A:這件衣服號(hào)碼大了，那件號(hào)碼合適。合 A:{‘這’,’件’,’衣服’,’號(hào)碼’,’大’,’了’,’那’,’件’,’號(hào)碼’,’合適句子 B:這件衣服號(hào)碼不小，那件更合適。合 B:{‘這’,’件’,’衣服’,’號(hào)碼’,’不小’,’那’,’件’,’更’,’合適’}:[1,2,1,2,1,1,1,1,0,0] b:[1,2,1,1,0,0,1,1分詞One-Hot One-Hot計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：G633.3;TP18;TP391.1

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本文編號(hào)：2611249