[发明专利]一种主观题自动判题方法

说明书

本发明公开了一种主观题自动判题方法，包括以下过程：a.构建词汇库数据模型A和近义词库数据模型B；b.提取主观题标题和标准答案，生成标准答案关键词二维数组tp；c.提取学生作题的答案，生成学生答案词汇组二维数组sp；d.轮询学生答案语句，将答案词汇组二维数组sp与标准答案关键词二维数组tp比较得出每句答案的匹配程度，计算得到总关键词得分系数roe；e.将标准答案每句关键词组去掉其中与学生答案重复的元素，得到学生答案中未匹配到的关键词组wp；f.轮询wp的各个词汇，计算得到总近义词得分系数qs；g.综合总关键词得分系数roe和总近义词得分系数，得到最终分数。本发明方法扩大了匹配域，使判题算法更加精确，有效的简化了教师工作，提高教学效率。

技术领域

本发明涉及教育平台信息化技术领域，具体涉及一种主观题自动判题方法。

背景技术

现有的教育专业信息平台，通过电脑端和手机端全面助力教师备课、教学、师生互动，并且实现了客观题的自动批改，但是对于主观题，由于答案的不唯一性，现有的信息平台无法实现自动批改，采用人工批改的方式，教师工作繁重。

公开号为CN108959261A的专利公开了：“基于自然语言的试卷主观题判题装置及方法”公开了：“通过词性标注模块对分词处理后的子句形成的单词进行词性标注，再用关键词抽取模块对词性标注模块词性标注后的单词进行关键词提取，用句法分析模块对分句处理后的子句进行句法分析，解析出子句的句法结构信息。”该方案对于某些主观题并不适用，且词性标注和句法结构的不统一容易导致误判。

发明内容

本发明的目的在于公开一种主观题自动判题方法，以实现对主观题的自动批改工作，提高教学效率。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种主观题自动判题方法，包括以下过程：

一种主观题自动判题方法，其特征在于，包括以下过程：

a.构建词汇库数据模型A和近义词库数据模型B。

b.提取主观题标题和标准答案，将标准答案分割为语句集合Q，将每条语句Q(x)按词汇库数据模型A分割得到该句关键词组，每一条语句中分割得到的所有关键词为一个词汇组 tp(x)，集合所有词汇组生成标准答案关键词二维数组tp。

c.提取学生作题的答案，将答案分割为语句集合Z，将每条语句Z(x)按词汇库数据模型A 分割得到该句关键词组，每一条语句中分割得到的所有关键词为一个词汇组sp(x)，集合所有词汇组生成学生答案词汇组二维数组sp。

d.轮询学生答案语句，将学生答案词汇组二维数组sp与标准答案关键词二维数组tp比较得出每句答案的匹配程度，计算得到总关键词得分系数roe。

e.将标准答案每句关键词组去掉其中与学生答案重复的词汇，得到标准答案中未匹配到的关键词组wp；将学生答案每句词汇组中去掉已经匹配的关键词，得到未匹配的学生答案词汇。

f.轮询wp的各个词汇，在近义词库数据模型B查询，得到该元素的近义词库，求得未匹配的关键词与未匹配的学生答案词汇的匹配程度，计算得到总近义词得分系数qs。

g.综合总关键词得分系数roe和总近义词得分系数qs，得到最终分数。

进一步的，计算总关键词得分系数的具体方法为：

d1.将标准答案关键词二维数组tp中的每一条语句tp(x)设置语句权重系数a，将每一条语句tp(x)中的每一个关键词进行筛选，设置关键词在该语句中的权重系数b，则通过下式计算该关键词的权重系数coe:

coe＝a×b。