CN112733674A - 一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能评分技术领域，具体涉及一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统，本发明根据标准答案中的格式要求提取格式转换后的文本格式段落；对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分；将提取的文本段落处理后得到短句列表，并根据短句列表进一步形成2gram用户答案短语列表；将标准答案中的关键句整理成为要点列表并与用户答案短语列表进行两轮匹配赋分；将格式得分和短句得分进行累加，作为应用文总分。其将格式要求纳入应用文智能批改中，基于答题要点的批改模型，将标准答案整理成要点的形式，将用户作答内容拆分成短句和答案要点进行深度语义匹配，能够根据格式、要点进行智能评分，评分更为科学客观，评语反馈更有针对性。

Description

一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统
技术领域
本发明涉及智能评分技术领域，具体涉及一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统。
背景技术
应用文是人类在长期的社会实践活动中形成的实用性文体，是国家机关、政党、社会团体、企业事业单位在日常工作、生活中处理各种事物时的重要工具，具有实用性、规范性、时效性的特点。
在线教育的发展，使得组织大规模在线考试成为现实的紧迫需求。尤其在公务员申论在线考试中，应用文的自动评分成为重要的支撑技术。
当前，主流的作文自动评分中，针对的是记叙文、议论文等文体，通常会采用传统机器学习方法，即先人工提取作文的各类特征，然后将提取的特征转换为特征向量，最后输入到回归模型中进行作文评分。
而应用文批改具有明显的格式要求规范、答题要点明确等特点，传统的作文自动评分技术并没有考虑这些特点。因此本文的应用文智能批改方法变得亟待需要。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种公务员申论考试应用文智能批改方法及系统，通过设置答案要点、格式要求等标准答案数据，能够根据格式、要点进行智能评分，评分更为科学客观，评语反馈更有针对性。
本发明通过以下技术方案予以实现：
第一方面，本发明公开一种公务员申论考试应用文智能批改方法，包括以下步骤：
S1录入公务员申论考试应用文的格式要求和答题要点，形成标准答案；
S2获取用户上传的应用文图片，并调用OCR接口进行文本识别转换为文本；
S3对文本进行分段处理，根据标准答案中的格式要求提取文本格式段落；
S4对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分；
S5将提取的文本段落处理后得到短句列表，并根据短句列表进一步形成2gram用户答案短语列表；
S6将标准答案中的关键句整理成为要点列表并与用户答案短语列表进行两轮匹配赋分；
S7将格式得分和短句得分进行累加，并作为应用文总分输出。
更进一步的，所述方法中，在标准答案中规定称呼内容并且分值为N，若用户答案中有称呼且称呼内容和标准答案相同，得N分，否则不得分，其中N为正整数。
更进一步的，所述方法中，将提取的文本格式段落根据标点符号切分成短句，组成短句列表。
更进一步的，所述方法中，将提取的文本中同一句话中相邻的短句合并组成2gram用户答案短语列表。
更进一步的，所述方法中，进行两轮匹配赋分时，第一轮针对每个要点依次和短语列表中的每个短句进行语义匹配，如果匹配上，则进行相应的赋分。
更进一步的，所述方法中，进行两轮匹配赋分时，第二轮针对组成2gram用户答案短语列表中的2gram短句依次进行语义匹配，如果匹配上，则进行赋分。
更进一步的，所述方法中，语义匹配时，将待匹配的两句话通过Bilstm进行编码得到两个句向量，拼接在一起后通过两层的全连接网络，最后通过sigmoid函数计算出0-1的相似度得分，大于0.5表示匹配上。
第二方面，本发明公开一种公务员申论考试应用文智能批改系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现第一方面所述的公务员申论考试应用文智能批改方法。
本发明的有益效果为：
本发明将格式要求纳入应用文智能批改中，基于答题要点的批改模型，将标准答案整理成要点的形式，将用户作答内容拆分成短句和答案要点进行深度语义匹配，能够根据格式、要点进行智能评分，评分更为科学客观，评语反馈更有针对性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是一种公务员申论考试应用文智能批改方法的原理步骤图；
图2是本发明实施例确定应用文标准答案图；
图3是本发明实施例应用文格式提取流程图；
图4是本发明实施例应用文批改流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例公开如图1所示的一种公务员申论考试应用文智能批改方法，包括以下步骤：
S1录入公务员申论考试应用文的格式要求和答题要点，形成标准答案；
S2获取用户上传的应用文图片，并调用OCR接口进行文本识别转换为文本；
S3对文本进行分段处理，根据标准答案中的格式要求提取文本格式段落；
S4对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分；
S5将提取的文本段落处理后得到短句列表，并根据短句列表进一步形成2gram用户答案短语列表；
S6将标准答案中的关键句整理成为要点列表并与用户答案短语列表进行两轮匹配赋分；
S7将格式得分和短句得分进行累加，并作为应用文总分输出。
本实施例将格式要求纳入应用文智能批改中。针对应用文中称呼、标题、落款等格式要求，都做了相应的判断赋分。
本实施例基于答题要点的批改模型。将标准答案整理成要点的形式，将用户作答内容拆分成短句和答案要点进行深度语义匹配，批改更为全面客观。
实施例2
本实施例公开一种针对公务员申论考试应用文的自动批改技术，其整体流程图参见图4所示。包括如下步骤：
T1确定标准答案，包括格式要求和答题要点。如图2所示。
T2获取并识别待批改作文，从App上获取用户上传的作文图片，调用腾讯云OCR接口进行文本识别。
T3根据格式对文章进行预处理，将解析出的文本进行分段。根据标准答案中的格式要求提取格式段落，如图3所示。
T4格式判分，根据提取到的格式段落，对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分。如标准答案中规定称呼内容并且分值为2，若用户答案中有称呼且称呼内容和标准答案相同，得2分，否则不得分。
T5通过语义相似度模型进行要点判分，将用户答案的段落进一步根据标点符号切分成短句，组成短句列表，即userAnswerPhrases，同时，将同一句话中相邻的短句合并组成2gram列表，即2GramUserAnswerPhrases。将标准答案中的关键句整理成为要点列表，即standardAnswers。
然后进行两轮匹配赋分，第一轮，针对每个要点依次和userAnswerPhrases中的每个短句进行语义匹配，如果匹配上，则进行相应的赋分。
第二轮，针对第一轮中未匹配到的要点，进一步和2GramUserAnswerPhrases中的2gram短句依次进行语义匹配，如果匹配上，则进行赋分。
T6计算总分，将格式得分和短句得分加到一起，作为应用文总分。
本实施例中，语义匹配时，将待匹配的两句话通过Bilstm进行编码得到两个句向量，拼接在一起后通过两层的全连接网络，最后通过sigmoid函数计算出0-1的相似度得分，大于0.5表示匹配上。
实施例3
本实施例公开一种公务员申论考试应用文智能批改系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现公务员申论考试应用文智能批改方法。
综上，本发明将格式要求纳入应用文智能批改中，基于答题要点的批改模型，将标准答案整理成要点的形式，将用户作答内容拆分成短句和答案要点进行深度语义匹配，能够根据格式、要点进行智能评分，评分更为科学客观，评语反馈更有针对性。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1录入公务员申论考试应用文的格式要求和答题要点，形成标准答案；
S2获取用户上传的应用文图片，并调用OCR接口进行文本识别转换为文本；
S3对文本进行分段处理，根据标准答案中的格式要求提取文本格式段落；
S4对比标准答案中的格式要求，按照格式要点分值进行判分；
S5将提取的文本段落处理后得到短句列表，并根据短句列表进一步形成2gram用户答案短语列表；
S6将标准答案中的关键句整理成为要点列表并与用户答案短语列表进行两轮匹配赋分；
S7将格式得分和短句得分进行累加，并作为应用文总分输出。
2.根据权利要求1所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，在标准答案中规定称呼内容并且分值为N，若用户答案中有称呼且称呼内容和标准答案相同，得N分，否则不得分，其中N为正整数。
3.根据权利要求1所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，将提取的文本格式段落根据标点符号切分成短句，组成短句列表。
4.根据权利要求3所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，将提取的文本中同一句话中相邻的短句合并组成2gram用户答案短语列表。
5.根据权利要求1所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，进行两轮匹配赋分时，第一轮针对每个要点依次和短语列表中的每个短句进行语义匹配，如果匹配上，则进行相应的赋分。
6.根据权利要求1所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，进行两轮匹配赋分时，第二轮针对组成2gram用户答案短语列表中的2gram短句依次进行语义匹配，如果匹配上，则进行赋分。
7.根据权利要求1所述的公务员申论考试应用文智能批改方法，其特征在于，所述方法中，语义匹配时，将待匹配的两句话通过Bilstm进行编码得到两个句向量，拼接在一起后通过两层的全连接网络，最后通过sigmoid函数计算出0-1的相似度得分，大于0.5表示匹配上。
8.一种公务员申论考试应用文智能批改系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行计算机程序时实现如权利要求1～7中任意一项所述的公务员申论考试应用文智能批改方法。
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