[发明专利]一种基于大数据的学习心得评测方法及装置在审
申请号: | 202010898902.7 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN112100329A | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
发明(设计)人: | 海克洪;张永龙;刘伸伯 | 申请(专利权)人: | 湖北美和易思教育科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F40/289;G06Q50/20 |
代理公司: | 武汉红观专利代理事务所(普通合伙) 42247 | 代理人: | 李季 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区北斗路6号武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 学习心得 评测 方法 装置 | ||
1.一种基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:包括以下步骤;
S1,获取本地历史关键词数据,根据本地历史关键词数据建立关键词分数表;
S2,建立关键词提取算法,获取学生学习心得文本数据,对该学习心得文本数据进行预处理,获取待计算文本数据,通过关键词提取算法从待计算文本数据中提取待评测关键词;
S3,根据关键词分数表对待评测关键词进行评测。
2.如权利要求1所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:步骤S1中,获取本地历史关键词数据,根据本地历史关键词数据建立关键词分数表,还包括以下步骤,获取本地历史关键词数据,所述本地历史关键词数据包括:本地历史关键词、历史关键词对应的类别,所述历史关键词对应的类别包括:语文、数学、地理、物理、化学以及生物,根据历史关键词对应的类别建立不同类别集合,并存储对应的本地历史关键词,根据该不同类别集合建立关键词分数表。
3.如权利要求2所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:所述历史关键词对应的类别包括:语文、数学、地理、物理、化学以及生物,根据历史关键词对应的类别建立不同类别集合,还包括以下步骤,根据历史关键词对应的类别获取对应的课程目录,根据该对应的课程目录建立不同的课程子集合,并存储对应的本地历史关键词。
4.如权利要求3所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:步骤S2中,建立关键词提取算法,获取学生学习心得文本数据,对该学习心得文本数据进行预处理,获取待计算文本数据,通过关键词提取算法从待计算文本数据中提取待评测关键词,还包括以下步骤,建立关键词提取算法,获取学生学习心得文本数据,对文本数据进行去干扰符号、分词、去停用词以及还原词干,获取处理之后的文本数据作为待计算文本数据,获取本地关键词词库,通过关键词提取算法利用待计算文本数据以及本地关键词词库中计算关键词相似度,根据相似度将该关键词作为待评测关键词并从待计算文本数据提取对应关键词。
5.如权利要求4所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:对文本数据进行去干扰符号、分词、去停用词以及还原词干,获取处理之后的文本数据作为待计算文本数据,还包括以下步骤,对文本数据进行去干扰符号,所述干扰符号包括:标点符号、换行符号、格式符号以及标签符号,建立分词规则,根据分词规则从去除了干扰符号的文本数据提划分分词,设定停用词模型,所述停用词包括:连词、副词以及语气词,根据停用词模型从划分了分词的文本数据中去除停用词,并对文本数据的语言进行检测,当文本数据的语言为中文时,将去除了停用词的文本数据为待计算文本数据;当文本数据的语言为外文时,通过还原词干对去除了停用词的文本数据进行还原,将还原之后的文本数据为待计算文本数据。
6.如权利要求5所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:所述关键词提取算法包括:
其中,P代表关键词相似度,Ai代表待评测关键词的文本向量,Bi代表本地关键词词库的文本向量,n代表文本总数,i代表文本项数。
7.如权利要求5所述的基于大数据的学习心得评测方法,其特征在于:步骤S3中,根据关键词分数表对待评测关键词进行评测,还包括以下步骤,根据关键词分数表获取待评测关键词对应的分数,并计算待评测关键词的总分数作为学生学习心得文本数据的评测分数。
8.一种基于大数据的学习心得评测装置,其特征在于,所述基于大数据的学习心得评测装置包括:
获取模块,用于获取本地历史关键词数据,根据本地历史关键词数据建立关键词分数表;
关键词提取模块,用于建立关键词提取算法,获取学生学习心得文本数据,对该学习心得文本数据进行预处理,获取待计算文本数据,通过关键词提取算法从待计算文本数据中提取待评测关键词;
评测模块,用于根据关键词分数表对待评测关键词进行评测。
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