[发明专利]基于大数据的智能语文主观题评分方法和系统

权利要求书

1.基于大数据的智能语文主观题评分方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，获取若干学生关于预设语文主观题对应的做题答案，并对所述做题答案进行语义识别与转换处理，以此获得对应的语义向量，再将目标学生对应的语义向量分别与其他每一个学生对应的语义向量进行比对，从而获得相应的语义项比对结果；

步骤S2，根据所述语义项比对结果，确定所述目标学生分别与其他每一个学生对应的做题答案之间的相似度评价结果；

步骤S3，根据所述相似度评价结果，确定所述目标学生的所述预设语文主观题的作答分值。

2.如权利要求1所述的基于大数据的智能语文主观题评分方法，其特征在于：

在所述步骤S1中，获取若干学生关于预设语文主观题对应的做题答案，并对所述做题答案进行语义识别与转换处理，以此获得对应的语义向量，再将目标学生对应的语义向量分别与其他每一个学生对应的语义向量进行比对，从而获得相应的语义项比对结果具体包括：

步骤S101，获取若干学生关于预设语文主观题对应的做题答案，并将所述做题答案，并对所述做题答案进行特征词的识别处理，从而确定所述做题答案中每一个语句包含的主语文本、谓语文本和宾语文本；

步骤S102，将同一语句包含的主语文本、谓语文本和宾语文本共同转换为语义向量；

步骤S103，根据下面公式(1)，将目标学生对应的语义向量分别与其他每一个学生对应的语义向量进行比对，从而获得相应的语义项比对结果：

在上述公式(1)中，Y(A_i,A_j)表示第i个学生的语义向量与第j个学生的语义向量之间的语义项比对值，A_i表示第i个学生的语义向量，A_j表示第j个学生的语义向量，n表示学生的总数量，m表示除第i个学生之外的其他学生的总数、且m的取值为n-1，β表示预设比对系数、且其取值为0.4，Sim(A_i,A_j)表示第i个学生的做题答案包含的单词或词组与第j个学生的做题答案包含的单词或词组之间的词义相似度。

3.如权利要求2所述的基于大数据的智能语文主观题评分方法，其特征在于：

在所述步骤S2中，根据所述语义项比对结果，确定所述目标学生分别与其他每一个学生对应的做题答案之间的相似度评价结果具体包括：

根据所述语义项比对结果与下面公式(2)，确定所所述目标学生分别与其他每一个学生对应的做题答案之间的相似度评价值：

在上述公式(2)中，Q(A_i,A_j)表示第i个学生的做题答案与第j个学生的做题答案之间的相似度评价值，Y(A_i,A_j)表示第i个学生的语义向量与第j个学生的语义向量之间的语义项比对值，α表示预设相似度评价系数、且其取值为0.6，β表示预设比对系数、且其取值为0.4，n表示学生的总数量，Sim(A_i,A_j)表示第i个学生的做题答案包含的单词或词组与第j个学生的做题答案包含的单词或词组之间的词义相似度。

4.如权利要求3所述的基于大数据的智能语文主观题评分方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，根据所述相似度评价结果，确定所述目标学生的所述预设语文主观题的作答分值具体包括：

根据所述相似度评价结果以及下面公式(3)，确定所述目标学生的所述预设语文主观题的作答分值：

在上述公式(3)中，F表示所述第i个学生的所述预设语文主观题的作答分值，Q(A_i,A_j)表示第i个学生的做题答案与第j个学生的做题答案之间的相似度评价值，n表示学生的总数量，M表示所述预设语文主观题的满分值，μ[]表示阶跃函数、且当[]内的数值大于或者等于0，阶跃函数的结果为1，当[]内的数值小于0，阶跃函数的结果为0。