单向贴近度匹配法在主观题自动阅卷中的应用.doc

单向贴近度匹配法在主观题自动阅卷中的应用
杨巍巍 摘要:在网络考试系统中,主观题的自动阅卷评分是一个重要而复杂的技术。本文通过对主观题阅卷的思维方法的分析,引入了单向贴近度的概念,设计了主观题自动评分算法,提高了阅卷的效率。
单向贴近度匹配法在主观题自动阅卷中的应用
杨巍巍 摘要:在网络考试系统中,主观题的自动阅卷评分是一个重要而复杂的技术。本文通过对主观题阅卷的思维方法的分析,引入了单向贴近度的概念,设计了主观题自动评分算法,提高了阅卷的效率。
关键词:单向贴近度 主观题 自动阅卷
中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2013)04-0077-02
1 引言
在考试中,主观题是考查学生学****能力必不可少的一种重要题型。由于学生的表达方式、理解能力、对知识的掌握程度和逻辑思维方式等存在着一定的差异性,致使主观题的答题结果不唯一,学生给出的答案多种多样。在考试系统中,如何才能客观的评价学生答案正确与否,并给出公正的分值,对于计算机来说不是一件简单的事。如果计算机能够具有分析综合能力,理解学生答案所表述的含义,然后将其与试题库中的标准答案进行对比,就可以根据评分标准给出公平的分值。然而,当今人工智能学中对自然语言的理解还无法达到一定的高度,因此,要使计算机完全按照人的思维准确理解评价主观题答案还存在一定的难度。
2 算法的思想分析
教师在对主观题进行人工批阅的时候,通常需要如下几个步骤:(1)制定好评分标准;(2)找出标准答案的重点部分和关键词语,将总分分配到关键词上,即采分点;(3)评卷时,先找采分点,查看学生答案中采分点的数目;(4)看学生的表达是否清晰、通顺;(5)综合给出一个较为客观公正的分数。
由此可知,有两个因素对主观题评分产生着重要的影响:(1)试题库中的标准答案以及设定的关键词;(2)学生答案与试题库中标准答案的相近程度。因此,在阅卷模块中,可以先把标准答案中的多个关键词提取出来,根据其在答案中的重要性,分别设置为不同的分值;在阅卷时,从学生答案中搜索和标准答案对应的关键词并提取出来,最后计算与各个标准答案中关键词的贴近度,并将与关键词匹配的各个小分值累加得出总分。该方法与教师的手工阅卷过程相似,评价方法得当。
3 算法的设计与应用
算法的设计
为实现学生答案和标准答案的相似度比较,在算法中,将学生答案与标准答案都当成字符串处理。把一个字符串分解为单个字符并把它们构成的有序集合,称为一个模糊集,U={u1, u2, …, un}称为论域,论域U上的全体模糊子集所组成的集合记作F(U)(也叫模糊幂集)。为度量两模糊集的接近程度,引入单向贴近度的概念。
定义2:设A、B是字符串,A中包含n个字符,(A,B)表示A贴近于B的单向贴近度,按照从左到右的顺序,集合A中的每个元素在集合B中出现的有效次数和记为m,则(A,B)=m/n。容易验证,它满足单向贴近度的定义。
主观题自动阅卷过程描述如下:
首先将标准答案与学生答案相对比,判断学生答案中是否有采分点,如果没有,则得分为0,否则将标准答案关键字与学生答案进行匹配,标准答案中的关键字是汉字按双字节处理,非汉字按单字节处理;然后通