公开(公告)号：CN114579706B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202210222404.X

申请日：2022-03-07

Applicant: 桂林旅游学院

Inventor： 陈意山 ,  吴晗 ,  罗建华

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BERT神经网络和多任务学习的主观题自动评阅方法，涉及人工智能与智慧教育的交叉领域。首先，使用经过大规模语料预训练的BERT神经网络进行编码，有效解决主观题自动评阅任务中语料过小的问题，并联合训练一个具有学生答案代词消代与主观题自动评阅的多任务神经网络模型。其次，使用所训练的多任务神经网络模型，从题干中提取代词成分来替换学生答案中的代词，确保学生答案语义的完整性。然后，将消代后的学生答案与标准答案形成句子对，送入BERT神经网络进行分类，得到学生答案的评分等级。通过消除学生答案中的代词，以更有效的方法解决主观题自动评阅问题。

公开(公告)号：CN114579706A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210222404.X

申请日：2022-03-07

Applicant: 桂林旅游学院

Inventor： 陈意山 ,  吴晗 ,  罗建华

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BERT神经网络和多任务学习的主观题自动评阅方法，涉及人工智能与智慧教育的交叉领域。首先，使用经过大规模语料预训练的BERT神经网络进行编码，有效解决主观题自动评阅任务中语料过小的问题，并联合训练一个具有学生答案代词消代与主观题自动评阅的多任务神经网络模型。其次，使用所训练的多任务神经网络模型，从题干中提取代词成分来替换学生答案中的代词，确保学生答案语义的完整性。然后，将消代后的学生答案与标准答案形成句子对，送入BERT神经网络进行分类，得到学生答案的评分等级。通过消除学生答案中的代词，以更有效的方法解决主观题自动评阅问题。