[发明专利]一种基于机器学习算法的智能阅卷系统在审

专利信息
申请号: 202110032275.3 申请日: 2021-01-11
公开(公告)号: CN112749257A 公开(公告)日: 2021-05-04
发明(设计)人: 陈麟;许青 申请(专利权)人: 徐州金林人工智能科技有限公司
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/583;G06K9/00;G06Q50/20;G06N20/00
代理公司: 徐州创荣知识产权代理事务所(普通合伙) 32353 代理人: 于浩
地址: 221000 江苏省徐州市徐州经济技术开*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 机器 学习 算法 智能 阅卷 系统
【权利要求书】:

1.一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于,所述阅卷系统包括:

答题纸输入模块:接收用户选择在答题纸上作答并拍摄上传答题结果,或者通过手写的方式在电子设备上作答并上传答题结果;

试卷手写作答笔记识别模块:用于将用户的手写作答识别为语义向量,包含文字方向识别算法和手写笔迹识别算法;

作答评价模块:使用机器学习技术将作答语义向量分为客观题和主观题进行判分;

关键字提取模块:包括关键字对比算法,提取主观题作答中的关键字及关键字顺序,并与正确答案的关键字进行初步对比;

评分结算模块:针对作答评价模块处理后的结果进行综合整理获得总评分;

终端设备:接收总评分结果的设备。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述作答评价模块包括语义识别算法。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述文字方向识别算法可自动识别作答的文字方向并在进行识别之前做相应的角度变换。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述手写笔迹识别算法可以将用户手写作答识别为可编辑的文字、公式和图片,并使用wordembedding转为语义向量。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述用户手写作答包括中文、英文、数字、公式和插图。

6.根据权利要求2所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述关键字对比算法将提取的用户作答内容中的关键字与正确答案的关键字进行初步对比,对比结果进行标记。

7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述对比结果不相似记0,相似度低于或等于百分之三十记Z,相似度高于百分之三十低于或等于百分之五十记F,高于百分之五十低于或等于百分之六十五记E,高于百分之六十五低于或等于百分之八十记D,高于百分之八十低于或等于百分之九十记C,高于百分之九十低于或等于百分之九十五记B,高于百分之九十五低于或等于百分之百的记A。

8.根据权利要求7所述的一种基于机器学习算法的智能阅卷系统,其特征在于:所述语义识别算法与标准答案进行匹配,并计算语义相似度,对客观题部分,将作答语义必须与标准答案语义一致作为判定标准;对主观题部分,先结合关键字对比算法获取的标记,计算用户作答语义向量与参考答案语义向量相似程度,将语义相似度作为判定标准。

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