基于领域预训练的孪生网络智能评分方法

肖国亮; 马磊; 袁峰; 郭成锋

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基于领域预训练的孪生网络智能评分方法

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随着信息技术的发展,主观题智能评分成为考试与测评领域的研究热点。基于深度学习的主观题智能评分方法目前尚存在一定局限性:一是基于深度学习的方法通常需要充足的训练样本才能达到比较好的效果,而一些真实阅卷场景却无法提供充足的标定样本;二是评分模型仅预测总分值,缺少评分细节,无法为后续的结果评价提供依据。针对以上问题,提出基于领域预训练的孪生网络智能评分方法,探索利用考生作答文本提高评卷精度的方法,探索得分点模型的可行性与实现方法。实验证明,孪生网络智能评分方法能够有效提高小样本情况下的主观题智能评分精度。

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来源
《中国考试》 |2023年第4期|78-85|共8页
作者
肖国亮; 马磊; 袁峰; 郭成锋;
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作者单位

军委政治工作部军事人力资源保障中心;

山东山大鸥玛软件股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 G405;
关键词
智能评分; 主观题评分; 自动评分;

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