LSA在中文短文自动判分系统中的应用研究

被引:4
作者
李莉
张太红
机构
[1] 新疆农业大学计算机与信息工程学院
关键词
潜在语义分析; 奇异值分解; 主观题自动判分;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
对潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的理论基础进行了介绍,研究了潜在语义分析在中文短文写作自动评分领域的应用方法。从136名大学生的短文写作试卷着手,对比了不同的语义空间构造方法和不同数据标准化方法对机器自动评分结果的影响,探讨了SVD的作用和奇异值个数K的取值规律,比较了LSA对不同类型学生的短文写作自动评分结果的差异。通过与两名教师对学生短文写作评分的比较表明,使用机器对主观题进行自动评分是可行的,该方法为自动化考试系统试题多样性提供了有效的解决方案。
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共 2 条
[1]  
A solution to Plato’s problem:the la-tent sem antic analysis theory of the acquisition,induction,and rep-resentation of knowledge. Landauer T K,Dum ais S T. Psychological Review . 1997
[2]  
Indexing by latent se-m antic analysis. Deewester S,Dum ais S T,H arshm an R,et al. Journal of the Society for Inform ation Science . 1990