支持自然語言的智能閱卷算法研究與實現(xiàn).pdf

1、英語教學(xué)堪稱國內(nèi)教學(xué)之重之難。其重要性在高考、考研、考博、出國留學(xué)等人生重要考試中的地位已無須多言;其困難性在于環(huán)境與師資的嚴(yán)重不足。以英語作文為例，學(xué)生要想在英語作文上有較大的提高，需要得到教師對學(xué)生作文進(jìn)行有效的批改。這種教學(xué)上的內(nèi)在需求，不僅僅要求英語教師花費大量的時間去批改作文，還要求教師有較高的英語寫作水平。目前國內(nèi)的英語教師基本上為本土教師，母語并非英語，無論是水平上，還是精力上都不能勝任這項工作。在實際的英語寫作教學(xué)過程中

2、，常見的情形是:學(xué)生人數(shù)多，教師人數(shù)少，閱卷效率低，“從考試到閱卷到反饋”的周期太長，學(xué)生寫作練習(xí)機(jī)會太少，反饋滯后致使不足之處得不到及時糾正提高等普遍存在的現(xiàn)象，不一而足。除此之外，在閱卷的過程中，閱卷教師給出的得分很容易受到主觀情緒等不利因素的影響，甚至以偏概全，給出比較極端的判卷結(jié)果。
　　隨著計算智能的長足發(fā)展，近年來“機(jī)器閱卷”已走入大眾視野。它克服了人工閱卷效率低的不足，彌補(bǔ)了摻雜教師情感的缺陷，保證了閱卷的準(zhǔn)確高效以

3、及評價的客觀性和一致性，將教師從繁重的勞動力中解脫出來，以便于做更有意義的工作。國外對于寫作智能評閱的研究比較早，并且已有比較成熟的系統(tǒng)，實際的應(yīng)用中表現(xiàn)出了較好的可靠性，但這些系統(tǒng)的設(shè)計都是針對以英語作為母語寫作來進(jìn)行評閱的，對于國內(nèi)的英語考試，考慮到考生和閱卷老師母語都不是英語，且針對英語寫作能力的要求也不同于英語作為母語的要求，若套用這些系統(tǒng)進(jìn)行評閱，必然存在于人工評閱的“不兼容”，因此針對國內(nèi)學(xué)生及其文化的訴求，作文智能評閱算法

4、在指標(biāo)選取與反饋中作了改進(jìn)。
　　本研究以英語作文智能評分算法為探索背景，收集真實考試的樣本試卷，研究可能影響作文結(jié)果的閱卷指標(biāo)，歸納對作文分?jǐn)?shù)影響顯著的算法指標(biāo)，提取出考試的一般規(guī)律，在此基礎(chǔ)上建立一個分層的閱卷模型。通過綜合考慮英語四級作文的評分標(biāo)準(zhǔn)，以及借鑒前人總結(jié)的一些指標(biāo)，構(gòu)建了一套指標(biāo)體系，考慮到構(gòu)成作文的基本要素是單詞、句子和篇章結(jié)構(gòu)三大方面的指標(biāo)，通過各個指標(biāo)跟作文分?jǐn)?shù)進(jìn)行主成分分析，挖掘出影響作用顯著的指標(biāo)，并對

5、這些指標(biāo)進(jìn)行分析，根據(jù)指標(biāo)與作文分?jǐn)?shù)的線性擬合，得到一個最佳的值，構(gòu)建一個分層的評閱模型。然而作文分?jǐn)?shù)不是最終的目的，本研究提出的智能評閱系統(tǒng)不僅僅包括評閱分?jǐn)?shù)，還包括分析信息的自然語言反饋以及個人學(xué)習(xí)建議，從而達(dá)到以評促學(xué)的目的。
　　本系統(tǒng)通過三種工具計算潛在影響作用的指標(biāo)，對來自不同專業(yè)和班級的三種話題312篇作文進(jìn)行了測試。實驗表明，智能作文評閱與人工評閱相對比的精確準(zhǔn)確性為79.66％，鄰接準(zhǔn)確率為94％，最大誤差率均小