申请/专利权人：深圳市卓帆技术有限公司

申请日：2021-08-06

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN113822040B

主分类号：G06F40/194

分类号：G06F40/194;G06F40/30;G06F18/22;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.02#授权;2022.01.07#实质审查的生效;2021.12.21#公开

摘要：本发明属于人工智能中的自然语言处理技术领域，涉及一种应用于主观题阅卷的评分方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明根据不同的题型设置相应的评分计算方法，其中，根据语义分析模型对非固定答案的文本进行语义分析，已获得真实的语义信息，并基于真实的语义信息判断答题内容是否得分，最终整合各种题型的得分情况，得到最终的总分，从而有效释放人力、物力资源，极大解决了传统的主观题阅卷评分方法存在的效率低，而且浪费了大量的人力、物力资源的问题。

主权项：1.一种主观题自动阅卷评分方法，其特征在于，包括下述步骤：接收阅卷评分请求，所述阅卷评分请求至少携带有固定文本数据、填空文本数据或者简答文本数据中的一种或者多种组合；读取本地数据库，在所述本地数据库中获取标准文本数据；根据正则表达式分别对所述固定文本数据进行相似度判断操作，得到各个所述固定文本数据相对应的固定文本得分；对于固定文本数据，执行以下操作：a.判断固定文本数据的内容与标准答案是否一致；b.通过一致性判断给出固定文本得分；结合所述填空文本数据以及与所述填空文本数据相对应的上下关联文本，得到填空句子文本；根据语义分析模型对所述填空句子文本进行语义分析操作，得到填空语义特征；根据余弦相似度算法对每个所述填空语义特征进行余弦相似度计算操作，得到与各个所述填空文本数据相对应的填空文本得分；对于填空文本数据，执行以下操作：a.联系填空文本数据周围的上下文；b.通过基于注意力编解码机制的循环迭代神经网络计算出包含答案句子的语义特征；c.比对具有最近余弦距离的标准答案语义特征；d.根据平均距离确定考生作答是否得分，得出填空文本得分；其中，语义分析操作基于注意力编码机制的循环迭代神经网络进行，该神经网络的计算过程包括：a.输入嵌入序列的构建，包括词嵌入、段嵌入和位置嵌入；b.分配权重并进行多头注意力计算；c.将多头注意力结果与输入数据合并，并进行层归一化操作；d.将归一化后的数据传入前馈神经网络；e.再次合并输出结果，并进行层归一化；f.重复上述计算过程多次，得到包含答案句子的语义特征；对所述简答文本数据进行预处理操作，得到关键文本数据；根据所述语义分析模型对所述关键文本数据进行所述语义分析操作，得到简答语义特征；根据所述余弦相似度算法对每个所述简答语义特征进行余弦相似度计算操作，得到与各个所述简答文本数据相对应的简答文本得分；对于简答文本数据，执行以下操作：a.对考生答案的段落进行预处理，包括拆解为句子和词语、进行停用词去除操作，以减少停用词对判断造成的干扰；b.根据简答题的得分点检索对应的考生答案子句；c.通过基于注意力编解码机制的双塔循环迭代神经网络计算出包含得分点的子句语义情感是否同标准答案一致；d.根据比较结果得出考生基本得分；整合所述固定文本得分、所述填空文本得分以及所述简答文本得分，得到最终阅卷评分。

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百度查询： 深圳市卓帆技术有限公司 一种主观题阅卷评分方法、装置、计算机设备及存储介质

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