[發明專利]一種主觀題評分方法及裝置

有效

• 申請號: 201910323564.1
• 申請日: 2019-04-22
• 公開（公告）號: CN110096702B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 晉耀紅;李德彥;吳相博
• 申請（專利權）人: 安徽省泰岳祥升軟件有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/289;G06N20/00
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理有限公司 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

本申請實施例提供了一種主觀題評價方法及裝置，其中，所述方法包括：接收主觀題的評分關聯數據；計算所述標準答案數據和所述試卷答案數據的語義相似度值；利用所述題干數據對應的基本評分方程和所述語義相似度值，計算所述主觀題的基礎得分系數；計算所述試卷答案數據與預設附加評分維度對應的附加得分系數；利用最終評分模型，計算本體向量對應的最終得分系數，并通過計算最終得分系數與主觀題總分的乘積，獲得最終得分。本申請所得的最終得分包含多個維度對主觀題的評判，令評分更加貼近真實需求，準確率更高，從而大大減少了人工復核的工作量，提高評分效率，能夠有效解決現有系統自動閱卷方式評分主觀題時準確度低、效率低的問題。

技術領域

本申請涉及自然語言處理技術領域，尤其涉及一種主觀題評分方法及裝置。

背景技術

隨著計算機網絡的發展，網絡考試已經成為了主要的考試形式之一。主考方將考試用計算機連入指定網絡系統之后，考生在計算機上作答并上傳試卷答案至網絡系統中，以便閱卷人評分。通常，試卷答案的評分方式主要分為人工閱卷和系統自動閱卷人工復核兩種。

由于人工閱卷方式的成本高、效率低，因此，人工閱卷逐漸被系統自動閱卷方式所替代。目前，系統自動閱卷方式主要應用于對客觀題的評分。隨著自然語言處理技術的不斷發展，系統自動閱卷方式也逐漸被應用至主觀題的評分中。利用系統自動閱卷方式的主要方法為，分別從考生的試卷答案和標準答案中提取出關鍵詞，并計算試卷答案和標準答案的關鍵詞的共現度，根據計算出的共現度，對應得到相應的分數；或者，利用簡單的語義相似度計算模型計算考生的試卷答案和標準答案的相似度，并根據計算出的相似度，對應得到相應的分數。

但是，由于主觀題對應的答案具有主觀性，且不同考生的語言表達形式也存在差異，即不同考生的試卷答案中表達同一語義的關鍵詞也各不相同，因此，加重了通過計算關鍵詞的共現度來評分的難度和準確度；或者，僅通過語義相似度這一參數來判斷評分，容易難以符合真實數據環境的需求，例如，對語句的通順度、完整度等要求。同時，為了彌補系統自動閱卷方式評分主觀題時準確率低的問題，還會繼續通過人工復核或者抽檢，這仍然會提高成本，并降低閱卷效率。

發明內容

本申請提供了一種主觀題評分方法及裝置，以解決現有系統自動閱卷方式評分主觀題時準確度低、效率低的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種主觀題評分方法，包括：

接收主觀題的評分關聯數據，所述評分關聯數據包括：題干數據、標準答案數據和試卷答案數據；

計算所述標準答案數據和所述試卷答案數據的語義相似度值；

利用所述題干數據對應的基本評分方程和所述語義相似度值，計算所述主觀題的基礎得分系數；

計算所述試卷答案數據與預設附加評分維度對應的附加得分系數；

利用最終評分模型，計算本體向量對應的最終得分系數，所述本體向量由所述基礎得分系數和各所述附加得分系數生成；

計算最終得分，所述最終得分為所述最終得分系數與所述主觀題總分值的乘積。

第二方面，本申請提供了一種主觀題評分裝置，包括：

數據接收模塊，用于接收主觀題的評分關聯數據，所述評分關聯數據包括：題干數據、標準答案數據和試卷答案數據；

相似度計算模塊，用于計算所述標準答案數據和所述試卷答案數據的語義相似度值；

基礎得分系數計算模塊，用于利用所述題干數據對應的基本評分方程和所述語義相似度值，計算所述主觀題的基礎得分系數；

附加得分系數計算模塊，用于計算所述試卷答案數據與預設附加評分維度對應的附加得分系數；