public class ShortAnswerScoring { public static int calculateScore(String studentAnswer, String correctAnswer,int answerScore) { double similarity = calculateSimilarity(studentAnswer, correctAnswer); int score = (int) (similarity * answerScore); return score; } private static double calculateSimilarity(String studentAnswer, String correctAnswer) { int maxLength = Math.max(studentAnswer.length(), correctAnswer.length()); if (maxLength == 0) { return 1.0; // 避免除以0的情况 } int distanceValue = calculateLevenshteinDistance(studentAnswer, correctAnswer); double similarity = 1.0 - (double) distanceValue / maxLength; return similarity; } private static int calculateLevenshteinDistance(String s, String t) { int m = s.length(); int n = t.length(); int[][] dp = new int[m + 1][n + 1]; for (int i = 0; i <= m; i++) { dp[i][0] = i; } for (int j = 0; j <= n; j++) { dp[0][j] = j; } for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = 1 + Math.min(dp[i - 1][j - 1], Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])); } } } return dp[m][n]; } }解释每一行代码 以及整段代码的功能

这段代码是一个Java类，名为ShortAnswerScoring，提供了一个静态方法calculateScore用于计算学生答案与正确答案之间的相似度得分。具体来说，它接受三个参数：学生答案（studentAnswer）、正确答案（correctAnswer）、答案得分（answerScore），并返回一个整数得分值。

整段代码的功能是实现了一个简单的自然语言处理模型，用于评估学生的主观题答案。它使用了Levenshtein距离算法来计算两个字符串之间的距离，然后将距离转换为相似度得分。具体来说：

第1-2行定义了一个静态方法calculateScore，接受三个参数。

第3行计算学生答案与正确答案之间的相似度，调用了另一个静态方法calculateSimilarity。

第4行将相似度转换为分数，将得分结果强制转换为整数。

第6-22行定义了一个静态方法calculateSimilarity，接受两个字符串参数。

第7行找到两个字符串中长度较大的那个，作为除数，避免除以0的情况。

第9行调用了calculateLevenshteinDistance方法计算两个字符串之间的Levenshtein距离。

第10行将距离转换为相似度，相似度定义为1减去距离与最大长度之比。

第12行返回相似度值。

第14-27行定义了一个静态方法calculateLevenshteinDistance，接受两个字符串参数。

第15-16行获取两个字符串的长度。

第18-20行创建一个二维数组dp，用于存储两个字符串之间的距离。

第22-23行初始化二维数组dp的第一行和第一列。

第25-26行使用动态规划算法，填充二维数组dp的其余部分，计算两个字符串之间的Levenshtein距离。

第28行返回dp数组的右下角元素作为距离值。

总体来说，这段代码实现了一个简单的自然语言处理模型，用于评估学生的主观题答案。它将学生答案与正确答案之间的相似度转换为得分，以便教师对学生的答案进行评分。