中文主观题自动批改：相似句子检索与语义分析算法

本文主要探讨了中文主观题自动批改中的一个重要技术挑战——如何准确地评估学生答案与标准答案之间的语义相似度。针对这一问题，作者提出了一种新颖的解决方案，将计算过程分为两个关键步骤：候选相似语句的检索和基于语义依存的句子相似度计算。 首先，候选相似语句的检索是通过动态规划算法来实现的。动态规划是一种优化算法，能够有效地处理序列数据，如文本中的句子。这种方法通过分析学生答案，找到数量相对较少但可能存在潜在相似性的候选句子，从而减少计算量，提高批改效率。 其次，对于这些候选句子，作者进一步进行了深层的句法分析，特别是利用依存树（Dependency Tree）来识别句子中词与词之间的语义关系。依存树是一种表示句子中词语之间语法关系的数据结构，通过分析这种关系，可以更好地理解句子的内在含义，而不是仅仅依赖于表面的词汇匹配。 在获取了候选句子的依存关系后，接下来进行的是基于语义依存的句子相似度计算。这一步骤旨在量化句子之间的语义相似性，可能采用诸如余弦相似度、编辑距离或深度学习模型等方法，通过对依存关系的比较，判断两个句子在语义上的相近程度。 通过这两个步骤，作者的算法能够更准确地衡量学生答案与标准答案之间的匹配程度，从而提升主观题自动批改系统的精确性和效率。这种方法对于大规模的中文主观题自动批改具有显著的实际应用价值，特别是在教育评估和在线学习平台中，可以节省教师的时间并提供即时反馈，对于教育资源的优化和个性化教学有着积极的推动作用。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合动态规划和依存分析的创新方法，解决了中文主观题自动批改中的语义匹配难题，为提高自动化评估系统的性能提供了新的思路和技术支撑。