[发明专利]一种主观题评分方法及装置

权利要求书

1.一种主观题评分方法，其特征在于，包括：

接收主观题的评分关联数据，所述评分关联数据包括：题干数据、标准答案数据和试卷答案数据；

计算所述标准答案数据和所述试卷答案数据的语义相似度值；

根据所述题干数据，确定题干长度；

如果所述题干长度小于预设题干长度，则确定题型为名词解释；

如果所述题干长度大于或者等于预设题干长度，则从所述题干数据中提取题型特征信息，所述题型特征信息包括题型标签和/或题干关键词；

如果所述题干数据包括题型标签，则确定题型为翻译；如果所述题干数据中的题干关键词与预设简答题关键词库中的关键词相匹配，则确定题型为简答题；

利用所述题干数据对应的基本评分方程和所述语义相似度值，计算所述主观题的基础得分系数；

计算所述试卷答案数据与预设附加评分维度对应的附加得分系数；

利用最终评分模型，计算本体向量对应的最终得分系数，所述本体向量由所述基础得分系数和各所述附加得分系数生成；

计算最终得分，所述最终得分为所述最终得分系数与所述主观题总分值的乘积；

其中，所述利用所述题干数据对应的基本评分方程和所述语义相似度值，计算所述主观题的基础得分系数步骤包括：

如果所述题型为翻译，则确定所述语义相似度值对应的预设打分区间，所述预设打分区间包括0到1之间连续划分的第一区间、第二区间和第三区间；

如果所述语义相似度值对应所述第一区间，则确定所述语义相似度值为基础得分系数，所述第一区间为语义相似度值大于或等于预设上限阈值的区间；

如果所述语义相似度值对应所述第二区间，则计算所述标准答案数据的关键词与所述试卷答案数据的关键词的共现度，确定所述语义相似度值与所述共现度的乘积为基础得分系数，所述第二区间为语义相似度值在预设上限阈值和预设下限阈值之间的区间；

如果所述语义相似度值对应所述第三区间，则计算所述标准答案数据与所述试卷答案数据的词性相似度；根据所述语义相似度值和所述词性相似度，确定基础得分系数，所述第三区间为语义相似度值小于预设下限阈值的区间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算标准答案数据和试卷答案数据的语义相似度值包括：

统一化所述标准答案数据和所述试卷答案数据中的同义结构，分别得到统一化标准答案数据和统一化试卷答案数据，所述同义结构为同一语义对应的不同词汇，或者同一数字的不同表达语言；

去除所述统一化标准答案数据和所述统一化试卷答案数据中的特殊符号，分别得到标准化标准答案数据和标准化试卷答案数据；

计算所述标准化标准答案数据和所述标准化试卷答案数据的语义相似度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用题干数据对应的基本评分方程和语义相似度值，计算主观题的基础得分系数还包括：

如果所述题型为名词解释，则确定所述语义相似度值为基础得分系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用题干数据对应的基本评分方程和语义相似度值，计算主观题的基础得分系数还包括：

如果所述题型为简答题，则根据所述题干关键词，确定所述主观题的询问类型，所述询问类型包括实体类型和非实体类型；

如果为实体类型，则计算所述标准答案数据的相关词组和所述试卷答案数据中的相关词组的杰卡德相似度，所述相关词组为标准答案数据和试卷答案数据中与题干关键词相关的词集，并确定所述杰卡德相似度为基础得分系数；

如果为非实体类型，则根据标准答案数据的语义，确定所述标准答案数据中的得分点数据，计算所述试卷答案数据与得分点数据的语义相似度，并确定各所述语义相似度与预设得分权重乘积的和为基础得分系数。