高考历史简答题自动评价方法研究



高考历史简答题自动评价方法研究

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高考历史简答题自动评价方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 国外研究现状	第10-13页
1.2.2 国内研究现状	第13-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-15页
1.4 本文内容安排	第15-16页
第2章基于N-gram共现的简答题自动评价研究	第16-33页
2.0 引言	第16页
2.1 历史简答题样本分布分析	第16-18页
2.2 历史简答题学生答案得分点分析	第18-20页
2.3 n-gram共现特征的计算方法	第20-24页
2.3.1 BLEU和N-gram共现	第20-21页
2.3.2 ROUGE和N-gram共现	第21-24页
2.4 模型与评价方法	第24-27页
2.4.1 SVM排序模型	第24-26页
2.4.2 spearman秩相关系数简介	第26-27页
2.5 实验方法与实验结果	第27-32页
2.5.1 N-gram共现特征的提取	第27-30页
2.5.2 特征对比实验	第30-31页
2.5.3 基于N-gram特征的SVM排序模型实验	第31-32页
2.6 本章小结	第32-33页
第3章面向浅层语言学知识的简答题自动评价研究	第33-45页
3.1 引言	第33页
3.2 基于词性的词汇共现特征	第33-35页
3.3 基于命名实体识别的词汇共现特征	第35-37页
3.4 基于检索模型的相似度特征	第37-42页
3.4.1 基于概率检索模型的相似度计算方法	第37-39页
3.4.2 基于语言模型的相似度计算方法	第39-40页
3.4.3 基于向量空间模型的相似度计算方法	第40-42页
3.4.4 特征提取与分析	第42页
3.5 基于面向语言学知识特征的排序模型实验	第42-44页
3.6 本章小结	第44-45页
第4章基于深度学习的简答题自动评价	第45-57页
4.1 引言	第45页
4.2 基于神经网络的句向量生成方法介绍	第45-51页
4.2.1 Skip-Thought方法介绍	第45-48页
4.2.2 Paragraph Vector方法介绍	第48-51页
4.3 基于句向量的语义相似度特征提取	第51-54页
4.3.1 基于skip-thought的语义相似度特征提取	第51-54页
4.3.2 基于Paragraph Vector的语义相似度特征提取	第54页
4.4 基于深度学习的相似度特征的排序模型实验	第54-56页
4.5 本章小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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