用于论述题自动评分的文本相似度分析

考虑到教育领域对智能系统的需求，本文提出一种基于文本分析的自动化方法，用于考试中论述题的自动评分。具体而言，该研究聚焦于利用自然语言处理与数据挖掘的智能概念构建计算机辅助考试评分系统。文中给出了一种用于答卷公平评分的架构。在该架构中，阅卷人针对给定题目集创建标准答案卷。通过运用文本摘要、文本语义与关键词摘要的概念，计算每道题目的最终得分。文本相似度模型基于连体曼哈顿长短期记忆网络（Siamese Manhattan LSTM, MaLSTM）。本研究结果与被人工评分的作业以及其他现有系统进行了对比。结果表明，该方法在机构或高校中实施时非常高效。