[发明专利]一种基于Transformer的面向思政课程的主观题自动评分技术

摘要

本发明公开了一种基于Transformer的面向思政课程的主观题自动评分技术，涉及自然语言处理及深度学习，属于计算机应用技术领域，解决思政课程主观题自动评分技术准确度低的问题，具体方案为：包括以下步骤：S1：输入学生答案初始文本，通过基于BERT和序列标注的语义完整性分析模型对初始文本进行切分，将所述初始文本切分为多个语义完整分句；S2：通过BERT将每个学生答案分句和每个标准答案得分点表示为嵌入矩阵；S3：输入一个学生答案分句和一个标准答案得分点的嵌入矩阵表示，通过基于Transformer的短文本相似度计算模型计算两个文本之间的相似度；S4：重复S3直至计算完每个学生答案分句和每个标准答案得分点之间的相似度；S5：根据每个得分点的分数和S4计算的相似度得到每个学生答案分句对于每个得分点的得分矩阵，选取行列都不重叠且总分最高的得分序列得到最终评分。