LSA在中文短文自动判分系统中的应用研究

• 作者: 张太红 李莉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在语义分析 奇异值分解 主观题自动判分
• 年，卷（期）: 2007,（20）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 6218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.20.052

摘要

对潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的理论基础进行了介绍,研究了潜在语义分析在中文短文写作自动评分领域的应用方法.从136名大学生的短文写作试卷着手,对比了不同的语义空间构造方法和不同数据标准化方法对机器自动评分结果的影响,探讨了SVD的作用和奇异值个数K的取值规律,比较了LSA对不同类型学生的短文写作自动评分结果的差异.通过与两名教师对学生短文写作评分的比较表明,使用机器对主观题进行自动评分是可行的,该方法为自动化考试系统试题多样性提供了有效的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莉	新疆农业大学计算机与信息工程学院	102	289	8.0	12.0
2	张太红	新疆农业大学计算机与信息工程学院	74	332	9.0	15.0