支持自然語言的智能閱卷算法研究與實現(xiàn).pdf

1、英語教學堪稱國內教學之重之難。其重要性在高考、考研、考博、出國留學等人生重要考試中的地位已無須多言;其困難性在于環(huán)境與師資的嚴重不足。以英語作文為例，學生要想在英語作文上有較大的提高，需要得到教師對學生作文進行有效的批改。這種教學上的內在需求，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過程中

2、，常見的情形是:學生人數多，教師人數少，閱卷效率低，“從考試到閱卷到反饋”的周期太長，學生寫作練習機會太少，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果。
　　隨著計算智能的長足發(fā)展，近年來“機器閱卷”已走入大眾視野。它克服了人工閱卷效率低的不足，彌補了摻雜教師情感的缺陷，保證了閱卷的準確高效以

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)，實際的應用中表現(xiàn)出了較好的可靠性，但這些系統(tǒng)的設計都是針對以英語作為母語寫作來進行評閱的，對于國內的英語考試，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)進行評閱，必然存在于人工評閱的“不兼容”，因此針對國內學生及其文化的訴求，作文智能評閱算法

4、在指標選取與反饋中作了改進。
　　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果的閱卷指標，歸納對作文分數影響顯著的算法指標，提取出考試的一般規(guī)律，在此基礎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準，以及借鑒前人總結的一些指標，構建了一套指標體系，考慮到構成作文的基本要素是單詞、句子和篇章結構三大方面的指標，通過各個指標跟作文分數進行主成分分析，挖掘出影響作用顯著的指標，并對

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