典型文献
结合学科情感分析与依存关系的相似度评分
文献摘要：
通过对语文古诗文阅读类主观题的分析,提出了结合学科情感分析与依存关系的相似度评分算法,并将其应用于高中语文古诗文阅读类主观题的评分中.首先,以中文维基百科语料为基础,增加了与评分相关的古诗文语料81927条,通过文本向量化算法Word2vec进行词向量训练,完成了对古诗文语料库的构建;基于学科评分特性建立了对应的古诗文过滤词表,提出了基于词性的关键词提取及词向量的相似度计算方法;之后,针对情感分析模型对古诗文语句分析不准确的问题,结合同义词词林,建立了古诗文情感词库;并构建了学科情感分析模型,实现了基于学科情感分析的相似度计算方法;最后,通过关键词、学科情感分析以及依存句法分析,从多个维度计算学生答案与标准答案文本之间的加权语义相似度.并将构建的古诗文语料库、古诗文情感词库和学科情感分析模型,用于相似度综合评分算法,以此实现了结合学科情感分析与依存关系的相似度评分算法.实验表明,该算法的平均评分准确率达到了89.42％.
文献关键词：
主观题;自动评分;情感分析;依存关系;语义相似度
中图分类号：
作者姓名：
付鹏斌;刘曼;杨惠荣
作者机构：
北京工业大学 信息学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]付鹏斌;刘曼;杨惠荣-.结合学科情感分析与依存关系的相似度评分)[J].计算机技术与发展,2022(02):32-38
A类：
B类：
情感分析,依存关系,语文古诗,古诗文阅读,主观题,评分算法,高中语文,维基百科,文本向量化,量化算法,Word2vec,词向量训练,语料库,文过,词表,词性,关键词提取,相似度计算,语句,同义词,词林,文情,情感词库,过关,依存句法分析,算学,标准答案,语义相似度,综合评分,自动评分
AB值：
0.26683
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