[发明专利]一种文本评价方法、装置、设备以及可读存储介质

说明书

本申请提供了一种文本评价方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待评价文本，基于预先建立的词向量确定模型确定待评价文本中每个词对应的目标词向量，一个词对应的目标词向量包含该词在待评价文本的整体内容中的上下文语义信息，将待评价文本中每个词对应的目标词向量输入预先建立的评价模型，获得待评价文本的评价结果。本申请提供的文本评价方法、装置、设备及存储介质，可自动预测出待评价文本的评价结果，并且，由于用于预测评价结果的目标词向量包含了对应词在待评价文本的整体内容中的上下文语义信息，因此，基于每个词对应的目标词向量能够较准确的预测出评价结果，用户体验较好。

技术领域

本申请涉及智能教育技术领域，更具体涉及一种文本评价方法、装置、 设备以及可读存储介质。

背景技术

在某些应用领域，需要对文本进行评价，比如，在教育领域，需要对学 生的作文进行评分。现有技术中，对文本进行评价的方式大多为人工评价方 式，即由评价人员基于文本内容对文本进行评价。然而，在某些时候，待评 价的文本往往很多，比如，老师可能需要对成百上千个学生的作文进行评分， 因此，人工评价方式耗时、耗力，即人工评价方式的人工成本和时间成本较 高，因此，亟需一种能够对文本进行自动评价的方案。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种文本评价方法、装置、设备以及可读存储 介质，用以对待评价文本进行自动评价，其技术方案如下：

文本评价方法，包括：

获取待评价文本；

基于预先建立的词向量确定模型，确定所述待评价文本中每个词对应的 目标词向量，一个词对应的目标词向量包含该词在所述待评价文本的整体内 容中的上下文语义信息；

将所述待评价文本中每个词对应的目标词向量输入预先建立的评价模 型，获得所述待评价文本的评价结果。

优选的，基于预先建立的词向量确定模型，确定所述待评价文本中每个 词对应的目标词向量，包括：

利用至少两个词向量确定模型获得所述待评价文本中每个词对应的语义 词向量，将所述语义词向量通过双线性变换的方式得到所述目标词向量；

其中，至少一个词向量确定模型用于获得所述待评价文本中每个词对应 的包含自身语义信息的词向量，至少一个词向量确定模型用于获得所述待评 价文本中每个词对应的包含局部上下文语义信息的词向量。

优选的，所述预先建立的词向量确定模型包括第一词向量确定模型和第 二词向量确定模型；

所述第一词向量确定模型为用于训练语义特征的词向量模型；

所述第二词向量确定模型为带有记忆功能的词向量模型。

优选的，所述利用至少两个词向量确定模型获得所述待评价文本中每个 词对应的语义词向量，包括：

对所述待评价文本的内容进行分词处理，分词处理后得到所述待评价文 本中的各个词；

对于所述待评价文本中的每个词，将该词输入所述第一词向量确定模型， 获得只包含该词自身语义信息的词向量，作为该词对应的第一语义词向量；

将所述待评价文本中各个词对应的第一语义词向量输入所述第二词向量 确定模型，获得每个词对应的、包含局部上下文语义信息的词向量，作为与 每个词对应的第二语义词向量。

优选的，所述将所述语义词向量通过双线性变换的方式得到所述目标词 向量，包括：