[發明專利]手寫作文的自動批改方法及裝置

有效

• 申請號: 201810223663.8
• 申請日: 2018-03-19
• 公開（公告）號: CN108595410B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 王巖;宋旸;張紹亮;袁景偉;黃宇飛;程童
• 申請（專利權）人: 小船出海教育科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06F40/232
• 分類號: G06F40/232;G06F40/211;G06V30/148
• 代理公司: 北京中聯智道知識產權代理事務所(普通合伙) 11963
• 代理人: 熊蒙

1.一種手寫作文的自動批改方法，其特征在于，包括：

獲取待批改的手寫作文圖像；

采用連通域分析算法以及直線檢測算法對所述手寫作文圖像進行處理，去除所述手寫作文圖像中的干擾以及背景線，得到處理后的手寫作文圖像；

對所述處理后的手寫作文圖像進行行切分以及單詞切分，得到多個單詞圖像塊；

采用預設的單詞識別模型對多個單詞圖像塊進行識別，獲取所述手寫作文圖像對應的文本內容；

對所述文本內容進行句子切分、句法分析、句子批改，獲取所述手寫作文圖像對應的批改結果；

所述對所述處理后的手寫作文圖像進行行切分以及單詞切分，得到多個單詞圖像塊之前，還包括：

對所述處理后的手寫作文圖像進行單詞拆分，將所述手寫作文圖像中相鄰兩行之間的粘連部分斷開；

所述采用預設的單詞識別模型對多個單詞圖像塊進行識別，獲取所述手寫作文圖像對應的文本內容之前，還包括：

獲取單詞識別樣本；所述單詞識別樣本中包括：手寫單詞圖像樣本以及對應的文本內容；

按照所述單詞識別模型對應的預設格式對所述單詞識別樣本進行歸一化處理，獲取處理后的單詞識別樣本；

根據所述處理后的單詞識別樣本對所述單詞識別模型進行訓練，得到所述預設的單詞識別模型；

所述根據所述處理后的單詞識別樣本對所述單詞識別模型進行訓練，得到所述預設的單詞識別模型，包括：

對所述單詞識別樣本按照單詞長度進行劃分，得到短單詞識別樣本、中單詞識別樣本以及長單詞識別樣本；

依次采用所述短單詞識別樣本、中單詞識別樣本以及長單詞識別樣本對所述單詞識別模型進行訓練，得到所述預設的單詞識別模型；

識別得到單詞圖像塊對應的單詞后，可以將單詞與預設詞典中的單詞進行比對，獲取與單詞匹配的詞典中單詞，在所述單詞為詞典中單詞的一部分時，獲取單詞圖像塊之前或者之后的單詞圖像塊對應的第二單詞，判斷所述單詞與第二單詞的組合是否為所述詞典中單詞，進而根據判斷結果對過拆分的單詞進行組合，以及對欠拆分的單詞進行再次拆分，其中，過切分指的是將一個單詞切分為兩個或者多個單詞，欠切分指的是將兩個或者多個單詞切分為一個單詞；

所述對所述文本內容進行句子切分、句法分析、句子批改，獲取所述手寫作文圖像對應的批改結果，包括：

對所述文本內容進行句子切分，獲取所述文本內容中的多個句子；

對所述文本內容的每個句子進行句法分析，獲取每個句子的分析結果；所述分析結果中包括：所述句子中包括的單詞、短語、所述單詞的詞性以及所述短語的類型；

針對每個句子，根據所述句子的分析結果，選取對應的錯誤識別模型對所述句子進行識別，獲取所述句子中的錯誤信息；

將所述句子中的錯誤信息輸入預設的批改建議模型，獲取所述句子對應的批改建議；

根據每個句子對應的批改建議，生成所述手寫作文圖像對應的批改結果；

所述對所述文本內容進行句子切分，獲取所述文本內容中的多個句子，包括：

獲取所述文本內容對應的類型；所述類型用于標識所述文本內容句子劃分的準確度；

獲取與所述類型對應的待提取特征；

根據所述待提取特征，對所述文本內容進行特征提取，獲取所述文本內容中的切分特征信息；

根據所述切分特征信息對所述文本內容進行句子切分，獲取所述文本內容中的多個句子；

根據所述句子的分析結果，選取對應的錯誤識別模型對所述句子進行識別，獲取所述句子中的錯誤信息之前，還包括：

針對每個句子，將所述句子與預設的錯誤模式庫進行比對，獲取所述句子中的錯誤信息；所述錯誤模式庫中包括：多種錯誤模式對應的正則表達式；

所述根據每個句子對應的批改建議，生成所述手寫作文圖像對應的批改結果，包括：

針對每個句子，在所述句子對應的批改建議為多個時，將所述句子對應的多個批改建議輸入預設的批改選擇模型，獲取與所述句子對應的單個批改建議；

根據每個句子對應的單個批改建議，生成所述手寫作文圖像對應的批改結果；

批改選擇模型可以為句子對應的批改建議進行打分，將得分最高的批改建議作為句子對應的最可能的批改建議。