大规模试卷文本块识别：规则驱动的有效解决方案

本文档深入探讨了一种基于规则的大规模试卷文本语块识别方法的研究。在当前的教育环境中，随着试题库数据量的迅速增长，如何高效地管理和处理这些大规模的试题数据成为一个挑战。论文的核心贡献在于提出了一种创新的解决方案，即通过定义一套明确的文本语块识别规则，并将其转化为自动机识别模型。这种方法理论基础扎实，它将复杂的文本分析过程转化为可执行的规则集，使得机器能够准确理解和划分试卷中的关键信息单元，如问题、选项、答案等。 识别规则的设计至关重要，它们基于语言学和文本结构的知识，考虑了诸如词汇、语法和标点符号等因素，确保了对试卷文本的精确切割。通过构建自动机模型，作者将这些规则转化为一种形式化的计算框架，使得系统的识别过程更加系统化和规范化。理论上，这个模型描述了从原始试卷文本到识别出各个语块的完整流程，包括预处理、规则匹配和结果生成等步骤。 实验部分展示了这种方法的有效性，通过一系列严格的测试和评估，结果显示该模型在大规模试卷文本识别任务中表现优异，具有较高的准确性和效率。这不仅证明了规则设计的合理性，也验证了自动机模型在实际应用中的可行性。为了进一步验证方法的实用价值，作者还开发了一个原型系统，通过实际的试题库例子展示了该方法在实际场景中的操作和应用效果。 此外，论文还讨论了研究背景，提及了国家自然科学基金和辽宁省自然科学基金的支持，以及两位作者的学术背景和研究领域，如信息管理、系统工程和电子商务等。关键词“规则”、“语块”、“试卷文本”和“识别模型”突出了论文的核心关注点，有助于读者快速定位和理解研究内容。 这篇论文提供了一种新颖且实用的方法来解决大规模试卷文本数据的初始化问题，对于教育信息技术、智能教育系统和自动化试题处理等领域具有重要的理论和实践意义。