基于sigmoid函数的评分特征规整在计算机辅助学习中的应用

严可; 蒋海曦

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基于sigmoid函数的评分特征规整在计算机辅助学习中的应用

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摘要

计算机辅助语言学习是近十年来日益热门的研究课题,语音评分是其重要的组成部分。目前,国内大部分评分系统在运用机器评分特征预测人工分时,都是采用简单的线性回归模型。虽然该模型具有很好的集外推广性,但要求机器的评分特征与人的主观评分呈近似的线性关系,这一点在实际情况中往往难以满足。对此,本文引入sigmoid函数对评分特征进行规整,并采用数据驱动的方式得到其参数,使得提取的评分特征更符合评分员的主观评分准则。同时,在算法优化的问题上,本文将该方法完全地嵌入经典的线性回归模型中求解,大大提高了其收敛速度。实验表明,在普通话水平考试的单字、词语朗读及中学生考试翻译题自动评分方面,该算法使得评分的系统性能得到明显的优化。

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来源
《纺织科学与工程学报》 |2011年第3期|40-46|共7页
作者
严可; 蒋海曦;
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作者单位

中国科学技术大学讯飞语音实验室;

四川大学经济学院;

四川师范大学成都学院外语系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类评分方法;应用数学;
关键词
语音评测; sigmoid函数; 评分特征; 计算机辅助语言学习; 普通话水平测试;

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