[发明专利]基于考试大数据以及文本语义的主观题评分方法和装置

说明书

本发明请求保护基于考试大数据以及文本语义的主观题评分方法及装置，对输入主观题作答内容进行数据处理，包括去掉特殊字符、分词和分字；将经过数据处理后的输入主观题作答内容映射成为数值序列；将输入主观题作答内容的数值序列输入至特征提取模型中，采集输入主观题作答内容的特征向量；基于特征向量进行语义聚类，依据参考数据对所述主观题进行评分。本发明可以清楚地分辨出当前作答的状态，对作答内容的多维度特征进行针对性分析，综合考虑当前检测作答内容的框架、内容权重，对于人工智能下的应用起着十分重要的作用，作为辅助决策可以提供很多可供参考的信息和逻辑指导。

技术领域

本发明属于大数据处理领域，具体的，涉及基于考试大数据以及文本语义的主观题评分方法和装置。

背景技术

目前，对主观题进行评分的方式大多还是停留在关键词的匹配上，也就是用大量人工设置想出的所有可能作为答案的关键词，然后查找作答人员的答案中是否出现这些可能的关键词，如果出现就得分，不出现就不得分。

但这种纯粹依靠关键词的主观题评分方式过度依赖于提前设置的答案关键词的集合，一旦集合不全，考生的分数出现明显误差的可能性就急剧增加，因此，对于主观题的评分标准还存在更加客观的技术方案改进需求。

发明内容

为了解决当前主观题检测作答内容校验输出不准确的问题，本发明请求保护基于考试大数据以及文本语义的主观题评分方法和装置。

依据本发明第一方面，本发明请求保护基于考试大数据以及文本语义的主观题评分方法，包括：

采集待评分主观题作答内容，对待评分主观题作答内容进行分区和标准化处理，得到待评分标准作答内容；

将待评分标准作答内容输入多个特征提取模型，得到在各个特征提取模型下的待评分主观题作答内容的语义聚类结果集；

依据待评分主观题作答内容的语义聚类结果集，采集待评分主观题作答内容的主观题评分结果。

进一步地，采集待评分主观题作答内容，对待评分主观题作答内容进行分区和标准化处理，得到待评分标准作答内容，具体包括：

依据待评分主观题答题区域与选定的主观题标准答案的主观题答题区域的空间位置关系，对选定的主观题标准答案进行语义转写，使选定的主观题标准答案的主观题答题区域与待评分主观题答题区域对齐，包括：依据待评分主观题答题区域的行向量，通过分词处理语义转写将选定的主观题标准答案进行分词处理；依据待评分主观题答题区域的答题框大小，对选定的主观题标准答案进行等比例分区；依据待评分主观题答题区域的检测点位置，对选定的主观题标准答案进行对照粘贴；

依据选定的主观题标准答案的主观题答题区域点，对待评分主观题答题区域内容进行重采样，使待评分主观题答题区域与选定的主观题标准答案中主观题答题区域顶点个数相同且位置关系对应；依据待评分主观题答题区域和选定的主观题标准答案的主观题答题区域的各顶点序号，建立两个主观题答题区域之间的得分点对应关系；

依据主观题偏移行向量，将主观题作答内容的主行分词处理至相同横行，以及将主观题作答内容的网格模型在三个横行上进行等比例分区，得到待评分标准作答内容。

进一步地，多个特征提取模型至少包括第一特征提取模型、第二特征提取模型、第三特征提取模型、第四特征提取模型；

将待评分标准作答内容输入多个特征提取模型，得到在各个特征提取模型下的待评分主观题作答内容的语义聚类结果集，具体包括：

采集待评分标准作答内容的第一作答内容集、第二作答内容集、第三作答内容集和第四作答内容集，分别对应输入第一特征提取模型、第二特征提取模型、第三特征提取模型和第四特征提取模型；

各个特征提取模型运算分别得到第一候选评分内容、第二候选评分内容、第三候选评分内容和第四候选评分内容；