多特征融合的电气领域主观题自动评分方法

• 作者: 王金水 郭伟文 陈俊岩 唐郑熠
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电气领域 主观题自动评分 领域本体 相似度计算
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 工程科学研究及应用
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP314
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.02.12

摘要

智慧教育运用人工智能等技术来实现教育的智能化,将智慧教育应用到电气类高校教学、注册电气工程师考试和电网员工入职培训等领域,有助于学生和工作人员快速掌握电气专业知识.基于电气领域本体和自然语言处理技术,探索了电气领域主观题自动评分方法.针对通用词语相似度计算存在的不足,设计了一种融合《同义词词林》和《知网》的词语相似度方法,并结合文本的表层结构信息以及语义信息,提出了一种结合句子的词序、词形和搭配词对三种特征的电气领域主观题自动评分方法.试验表明,该方法能够有效解决传统评分算法对专业术语的识别不全面和未考虑文本中句子的语义关系等问题,有效地提升了评分结果的准确度.