[发明专利]一种面向计算分析类非选择题的智能评卷方法

权利要求书

1.一种面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：对参考答案文本和考生答案文本进行文本处理；

S2：对参考答案文本进行结构化信息抽取并设置得分规则，形成答案模板；

S3：对考生答案进行结构化信息抽取形成备选答案；

S4：基于答案模板对备选答案进行评分，依据计算步骤将备选答案的分值进行汇总，形成评分数据；

所述计算分析类非选择题的计算步骤采用结构化信息形式，所述结构化信息形式具体为：

前置描述＝计算表达式＝计算结果；

所述计算表达式包括算术表示式和方程表达式，所述计算结果包括计算表达式对应的计算结果数值和计算单位。

2.根据权利要求1所述的面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

针对参考答案文本和考生答案文本中每个字符，将圆角字符转换为半角字符、将数学表达式中中文符号转换为英文符号，将百分百数值转换为小数数值。

3.根据权利要求1所述面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，依据所述参考答案的计算步骤数量，将计算分析类非选择题划分为两个类别：

只包含一个计算步骤的第一类题目类型和包含多条计算步骤的第二类题目类型。

4.根据权利要求3所述面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：利用文本数据中的/p标签或br标签将文本数据进行分段落处理，如果文本数据没有/p标签或br标签则该文本数据为一个段落；

S22：通过以计算表达式为核心的结构化信息抽取方式进行计算步骤抽取，然后通过计算步骤的数量确定计算分析类非选择题的类别；

S23：完成步骤信息抽取之后，阅卷人员依据参考答案和预设评分标准细则对每个计算步骤中的前置文本、计算表达式、计算结果的分值进行设置，并设置计算表达式和计算结果的误差精度。

5.根据权利要求4所述面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，所述以计算表达式为核心的结构化信息抽取方式具体包括：

对于分段后的每一段文本数据，从中查找计算表达式；如果查找到计算表达式，则继续向前查找前置文本，向后查找计算结果；如果未查找到计算表达式，则直接搜索计算结果。

6.根据权利要求3所述面向计算分析类非选择题的智能评卷方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：判断考生答案的类别：若考生答案为第一类题目类型，转到步骤S32；若考生答案为第二类题目类型，转到步骤S33；

S32：首先从预处理后的考生答案文本中查找计算表达式，如果查找到计算表达式，则向前查找前置文本，向后查找计算结果；如果未查找到计算表达式，则直接查找计算结果；

S33：首先利用文本数据中的/p标签或br标签将文本数据进行分段落处理进行分段处理，每个段落按照步骤S32的方法对计算步骤进行结构化信息抽取。