文本挖掘技術的研究及其在教學平臺中的應用.pdf

1、文本挖掘的任務是發(fā)現(xiàn)文本的內(nèi)容特征，研究技術涉及自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等學科，目前該技術已經(jīng)廣泛應用在各個領域。在網(wǎng)絡教學平臺中存放著大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以將文本挖掘技術引入到教學平臺中來有效管理這些零散的數(shù)據(jù)。本研究的目的就是深入學習文本挖掘技術并與實際的應用需求相結(jié)合，在教學平臺中實現(xiàn)主觀題的自動批改功能。
　　本文首先分別對文本挖掘技術和主觀題自動評分的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了介紹，并認真研究了涉及到的中文

2、分詞、文本相似度計算和文本分類技術。隨后，模擬教師評閱主觀題的思維，引入模糊數(shù)學理論中的單向貼近度模型實現(xiàn)了簡答題的自動評分，通過計算學生答案與標準答案的各個關鍵字的貼近度來衡量學生答案的正確性，簡答題答案短小精悍，重點在于與關鍵字的匹配。但論述題的文本內(nèi)容較多，就會更多地受到漢語語義復雜性以及同義詞、近義詞等的影響，故本文針對這類題型設計了基于文本語義相似度的計算方法，通過《知網(wǎng)》計算詞語的語義相似度，進而構(gòu)造文本相似度矩陣模型和由此