[发明专利]主观题评分及其模型的构建方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种主观题评分模型的构建方法，其特征在于，包括：

获取训练样本，所述训练样本包括多个主观题答题样本以及每个答题样本所对应的人工评分；

提取所述训练样本的文本特征，所述文本特征包括答题样本的整体特征和单句特征；

将所述文本特征和对应的人工评分输入机器学习模型进行训练，直到机器学习模型的输出分数与所述人工评分的差值达到预设值。

2.根据权利要求1所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述提取所述训练样本的文本特征包括：

提取所述训练样本的整体特征；

对所述训练样本进行拆分，计算单句相似度。

3.根据权利要求2所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述计算单句相似度包括：

获取单句句型和对应的单句句型的相似度计算参数；

根据相似度计算参数计算单句与参考答案中对应语句的相似度。

4.根据权利要求3所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述根据相似度计算参数计算单句与参考答案中对应语句的相似度包括：

计算单句与参考答案中对应语句的句法相似度；

计算单句与参考答案中对应语句的语法相似度；

根据所述句法相似度、所述语法相似度及所述相似度计算参数计算单句相似度。

5.根据权利要求4所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述计算单句与参考答案中对应语句的句法相似度包括：

对单句和参考答案中对应语句进行分词和词性标注；

计算所述单句和所述参考答案中对应语句的词性的数量；

根据所述词性的数量计算单句和参考答案中对应语句的句法相似度。

6.根据权利要求5所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述计算单句与参考答案中对应语句的语法相似度包括：

根据词向量库将单句和参考答案中对应语句中的词语转化为向量；所述词向量库由多个词语样本训练而成，每个词语对应唯一一个向量；

根据单句和参考答案中对应语句中的词语的向量的相似度计算语法相似度。

7.根据权利要求2所述的主观题评分模型的构建方法，其特征在于，所述整体特征包括标题特征、结构特征、语言特征及逻辑特征。

8.一种主观题评分方法，其特征在于，其基于权利要求1-7任一项所述的主观题评分模型的构建方法，包括：

提取主观题的文本特征；

将所述文本特征输入所述主观题评分模型，以输出所述主观题的得分。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-7所述的主观题评分模型的构建方法或权利要求8所述的主观题评分方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-7所述的主观题评分模型的构建方法或权利要求8所述的主观题评分方法。