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    • 78. 发明授权
    • 一种基于Transformer的面向思政课程的主观题自动评分方法
    • CN112308370B
    • 2024-03-05
    • CN202010974030.8
    • 2020-09-16
    • 湘潭大学
    • 刘新蔡林杰刘龙唐朝
    • G06Q10/0639G06Q50/20G06F40/279G06F40/289G06F40/30G06N3/0455
    • 得分矩阵,选取行列都不重叠且总分最高的得分本发明公开了一种基于Transformer的面向 序列得到最终评分。思政课程的主观题自动评分方法,涉及自然语言处理及深度学习,属于计算机应用技术领域,解决思政课程主观题自动评分技术准确度低的问题,具体方案为:包括以下步骤:S1:输入学生答案初始文本,通过基于BERT和序列标注的语义完整性分析模型对初始文本进行切分,将所述初始文本切分为多个语义完整分句;S2:通过BERT将每个学生答案分句和每个标准答案得分点表示为嵌入矩阵;S3:输入一个学生答案分句和一个标准答案得分点的嵌入矩阵表示,通过基于Transformer的短文本相似度计算模型计算两个文本之间的相似度;S4:重复S3直至计算完每个(56)对比文件郑杰;孔芳;周国栋.面向短文本理解的省略恢复研究.中文信息学报.2020,(第04期),全文.陈佳伟;韩芳;王直杰.基于自注意力门控图卷积网络的特定目标情感分析.计算机应用.2020,(第08期),全文.Hengyu Meng et al..《SpacecraftAnomaly Detection and RelationVisualization via Masked Time SeriesModeling》《.2019 Prognostics and SystemHealth Management Conference (PHM-Qingdao)》.2019,全文.陆金梁;张家俊.基于多语言预训练语言模型的译文质量估计方法.厦门大学学报(自然科学版).2020,(第02期),全文.吴炎;王儒敬.基于BERT的语义匹配算法在问答系统中的应用.仪表技术.2020,(第06期),全文.张晓辉;于双元;王全新;徐保民.基于对抗训练的文本表示和分类算法.计算机科学.2020,(第S1期),全文.