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申请/专利权人：山东山大鸥玛软件股份有限公司

摘要：本发明实施例提供一种评卷方法、系统、电子设备及存储介质，属于教育考试测评领域。该方法包括：获取考生的待评分试卷，并提取所述待评分试卷包含的数据信息；将所述数据信息输入至预先构建的多任务评分模型中，使得所述多任务评分模型根据所述待评分试卷的参考答案提取所述数据信息中包含的考生作答文本的关键信息，并基于所述关键信息给出评分。这样，相比于传统的单一任务模型，本申请采用了多任务评分模型，可以同时处理分类任务和标注任务，而且，可以自动根据参考答案抽取考生答案中的关键信息，从而更好地理解考生的答题思路和知识水平，抽取的关键信息可以为评分结果提供一定的评分依据，从而更全面和准确地评估考生的答题情况。

主权项：1.一种评卷方法，其特征在于，包括：获取考生的待评分试卷，并提取所述待评分试卷包含的数据信息；将所述数据信息输入至预先构建的多任务评分模型中，使得所述多任务评分模型根据所述待评分试卷的参考答案提取所述数据信息中包含的考生作答文本的关键信息，并基于所述关键信息给出评分;所述评卷方法还包括：获取定标样本训练数据集；在所述定标样本训练数据集上利用分类任务和标注任务对所述多任务评分模型进行训练；其中，所述预先构建的多任务评分模型包括输入层、第一语义特征计算层、信息抽取层、第二语义特征计算层以及评分预测层；将所述数据信息输入至预先构建的多任务评分模型中，使得所述多任务评分模型根据所述待评分试卷的参考答案提取所述数据信息中包含的考生作答文本的关键信息，并基于所述关键信息给出评分，包括：将所述待评分试卷包含的数据信息输入至所述输入层，并进行词嵌入和位置嵌入操作形成嵌入向量；将所述嵌入向量传输至所述第一语义特征计算层进行深层语义计算，获得深层语义向量；利用所述信息抽取层对所述深层语义向量进行Token级二分类，获得关键文本Token和非关键文本Token，并将所述非关键文本Token的序列号映射到向量；利用所述第二语义特征计算层计算注意力权重，其中，所述第二语义特征计算层在计算注意力权重时，依据所述向量忽略所述非关键文本Token；利用所述评分预测层将所述注意力权重与所述深层语义向量相乘，得到用于评分的语义向量，并基于所述语义向量给出评分。

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