[发明专利]一种评阅方法、装置、计算机设备及存储装置

说明书

本公开提供了一种评阅方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待评阅答案信息和参考答案信息；基于训练好的神经网络模型、所述待评阅答案信息和参考答案信息，确定用于表征待评阅答案和参考答案之间的语义关联关系的第一特征矩阵；基于所述待评阅答案信息和参考答案信息，确定用于表征所述待评阅答案和所述参考答案之间的统计特征关系的第二特征矩阵；基于所述第一特征矩阵、所述第二特征矩阵以及预先训练的特征提取矩阵，确定所述待评阅答案信息对应的评阅结果。基于这种方法，可以结合语义特征和统计特征对待评阅答案信息进行评估，提高了评阅结果的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种评阅方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

学生题目一般分为主观题和客观题，客观题可以包括计算题、选择题等，在对客观题进行评阅时，由于客观题的答案是确定的，因此客观题在评阅时仅需判断学生答案与标准答案是否一致即可；而对于主观题，由于没有绝对标准的答案，因此需要人工去逐一评阅。

然而人工在评阅过程中，可能会携带有用户的主观意识，不同人对于同一主观题的评阅结果可能不同，因此造成主观题评阅的准确率和效率都比较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种评阅方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种评阅方法，包括：

获取待评阅答案信息和参考答案信息；

基于训练好的神经网络模型、所述待评阅答案信息和参考答案信息，确定用于表征待评阅答案和参考答案之间的语义关联关系的第一特征矩阵；

基于所述待评阅答案信息和参考答案信息，确定用于表征所述待评阅答案和所述参考答案之间的统计特征关系的第二特征矩阵；

基于所述第一特征矩阵、所述第二特征矩阵以及预先训练的特征提取矩阵，确定所述待评阅答案信息对应的评阅结果。

一种可能的实施方式中，所述基于训练好的神经网络模型、所述待评阅答案信息和参考答案信息，确定用于表征所述待评阅答案和所述参考答案之间的语义关联关系的第一特征矩阵，包括：

将所述待评阅答案信息和所述参考答案信息进行预处理，得到用于表征所述待评阅答案信息和所述参考答案信息的表征矩阵；

将所述表征矩阵输入至所述神经网络模型，得到所述第一特征矩阵。

一种可能的实施方式中，所述将所述待评阅答案信息和所述参考答案信息进行预处理，得到用于表征所述待评阅答案信息和所述参考答案信息的表征矩阵，包括：

对所述待评阅答案信息进行分词处理，得到所述待评阅答案对应的至少一个第一待筛选关键词，以及将所述参考答案信息进行分词处理，得到所述参考答案信息对应的至少一个第二待筛选关键词；

基于停用词库中存储的多个停用词，从所述第一待筛选关键词和所述第二待筛选关键词中确定目标关键字；

确定每个目标关键字对应的字向量，并根据所述目标关键字在所述待评阅答案信息和所述参考答案信息中出现的先后顺序，确定所述表征矩阵。

一种可能的实施方式中，所述确定每个目标关键字对应的字向量，包括：

基于预先设置的存储有关键字和字向量对应关系的关键字字典，查找每个目标关键字对应的字向量。

一种可能的实施方式中，所述基于停用词库中存储的多个停用词，从所述第一待筛选关键词和所述第二待筛选关键词中确定目标关键字，包括：

将分别将所述第一待筛选关键词和所述第二待筛选关键词与停用词库中存储的多个停用词进行匹配，确定匹配不成功的待筛选关键词；