"基于知网句子相似度计算的主观题阅卷技术研究 (2011年)。本文由高雪霞和尚游撰写,发表于《新乡学院学报:自然科学版》2011年第28卷第4期,主要探讨了一种新的主观题自动评分方法,通过多态融合的句子相似度计算提高阅卷准确性。" 在信息技术和教育领域,随着自动化技术的发展,如何有效地评估学生的主观性答题成为了一个重要的研究课题。高雪霞和尚游的研究聚焦于这个问题,他们提出了一种创新的方法,即基于知网(HowNet)的多态融合句子相似度计算方法。知网是一个大型的汉语语义知识库,包含丰富的词汇和语义关系,这为计算句子间的相似度提供了坚实的基础。 传统的主观题阅卷通常依赖于人工批改,耗时且易受个人主观因素影响。而通过计算句子相似度,可以客观地评估学生答案与标准答案的匹配程度,从而实现阅卷自动化。该方法首先将学生答案和标准答案进行预处理,如分词、去除停用词等,然后利用知网中的语义信息,对两个句子进行多层次、多角度的比较。多态融合是指结合多种不同的相似度计算策略,如基于词汇的相似度、基于短语的相似度、基于语义路径的相似度等,综合判断两个句子的相似程度。 该研究的关键在于找到最佳的相似度值,这个值能最准确地反映学生答案与标准答案的匹配程度。通过多态融合,可以克服单一相似度计算方法的局限,更全面地捕捉到答案之间的语义关联,从而提高评分的准确性和公正性。这种方法对于大规模在线教育和远程考试的自动评分系统具有重要意义,能够极大地减轻教师的工作负担,同时也降低了评分误差。 尽管自动评分技术已经在一些领域取得了显著进展,但仍然面临诸多挑战,例如处理模糊表达、理解复杂语境以及应对创新性解答等。因此,未来的研究还需要不断优化算法,增强模型的泛化能力和适应性,以适应更加多样化和复杂的主观题型。 这篇论文提出的基于知网的多态融合句子相似度计算方法为主观题自动评分提供了一种有效途径,为教育信息化的发展和教育质量的提升做出了贡献。这一研究不仅有助于提高阅卷效率,还可能推动教育技术的进一步创新。
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