基于语义相似性的选择题自动生成优化方法

• 作者: 崔仙姬 张俊星 温雪峰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 选择题 自动生成 试题筛选 干扰项生成
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 2850-2856
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.12.010

摘要

主流在线考试系统中的题目采用人工输入方式,具有耗费时间、金钱、人力的问题.基于这一点,提出一种基于本体语义相似性的选择题自动生成优化机制.针对现有基于本体的选择题自动生成技术产生的选择题具有数量庞大、相似度高的问题,提出一种基于图的最小顶点覆盖问题的相似性筛选方法,得到合适的、具有代表性的选择题.另一方面,考虑干扰项在选择题中的重要性,通过计算选择题选项之间的语义相似性提出一种高质量干扰项生成方法,从而控制题目的难度.实验结果表明,提出的相似性筛选算法与干扰项难度控制算法能够在一定程度上提高自动生成选择题的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张俊星		40	101	6.0	7.0
2	崔仙姬		5	4	1.0	2.0
3	温雪峰		1	0	0.0	0.0