[发明专利]一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法及系统

权利要求书

1.一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述批改方法包括：

用户进入考试平台，选择试卷考试并进行考试作答；

作答完毕，提交作答试卷；

对所述作答试卷的客观题直接判分，获得客观题得分；

对所述作答试卷的主观题采用NLP分析方法，并计算与参考答案的文本相似度，判定得分，获得主观题得分；

根据所述客观题得分和所述主观题得分计算用户的考试得分。

2.根据权利要求1所述的一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述批改方法还包括：

统计并生成考试报告，并反馈给用户，所述考试报告包括考试总分、排名、知识掌握程度、提升建议。

3.根据权利要求1所述的一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述对所述作答试卷的主观题采用NLP分析方法，并计算与参考答案的文本相似度，判定得分，获得主观题得分之后还包括：

对所述作答试卷进行质检，包括：检查空白题、乱写内容、疑似抄袭题干和疑似抄袭；

以预训练语言模型为基础，结合少量标注数据和大规模自动构建的伪数据，进行错别字、语法以及标点、专业术语多类型的错误识别。

4.根据权利要求3所述的一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述对所述作答试卷进行质检包括：

在神经网络模型上加入了隐藏层，隐藏层有多层，增强模型的表达能力，输出层的多个神经元，适用基于句子上下文，计算纠错候选的语言模型概率；

分析句子的语法结构并表示为容易理解的结构，包括句法结构分析，依存关系分析；深层文法句法分析，对句子进行深层的句法以及语义分析；

利用PaddlePaddle实现的ERNIE预训练模型，基于MASK掩码的特征，实现错误检测、错误纠正。

5.根据权利要求3所述的一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述对所述作答试卷的主观题采用NLP分析方法，并计算与参考答案的文本相似度，判定得分，获得主观题得分具体包括：

基于结构化实体结构，采用文本答案切分、数值答案批改、评分标准匹配等对学生做大进行得分判定，应用NLP技术实现智能文本处理能力，包括智能分词、词性标注、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、关键词提取、文档摘要，全方位覆盖从词、句到篇章级别的语义和结构分析任务；

将题干内容从自然语言翻译成形式化的语言；

根据当前所有条件，获取所需要的知识元信息；

知识元是定义的最小细分的知识点，一个知识元是对应知识点的定义和特征的总和；

将当前所有条件综合到一起，当做初始状态；

根据当前所有所述知识元的特性进行步骤推导，获得新的条件，进而状态不断变化；

将推导的过程翻译成标准解题步骤，同时从几个不同维度输出关键信息。

6.根据权利要求1所述的一种基于NLP的试卷文本自动化批改方法，其特征在于，所述批改方法还包括：

人工阅卷质检检查，为采用机器评分检测和检测人工阅卷过程中出现的误差；

在整个自动化评分过程中，系统自动将异常作答结果推送给相关人员进行复核，如果疑似作弊；同时，对于批改结果，也随机抽取作答推送给相关人员进行人工复核，根据人工评分结果衡量整体批改的效度，进行算法优化。

7.一种基于NLP的试卷文本自动化批改系统，其特征在于，所述批改系统包括：

考试作答模块，用于用户进入考试平台，选择试卷考试并进行考试作答；

作答试卷提交模块，用于作答完毕，提交作答试卷；

客观题判分模块，用于对所述作答试卷的客观题直接判分，获得客观题得分；

主观题判分模块，用于对所述作答试卷的主观题采用NLP分析方法，并计算与参考答案的文本相似度，判定得分，获得主观题得分；

考试得分计算模块，用于根据所述客观题得分和所述主观题得分计算用户的考试得分。