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时间:2019-03-17
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1、硕士学位论文面向语文作文自动评阅的修辞手法识别系统的设计与实现THEDESIGNANDIMPLEMENTOFTHERHETORICRECOGNITIONSYSTEMORIENTEDCHINESEESSAYREVIEW巩捷甫哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:TP311学校代码:10213国际图书分类号:621.3密级:公开工程硕士学位论文面向语文作文自动评阅的修辞手法识别系统的设计与实现硕士研究生:巩捷甫导师:刘挺教授副导师:付瑞吉博士申请学位:工程硕士学科:软件工程所在单位:软件学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedInd
2、ex:TP311U.D.C:621.3DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringTHEDESIGNANDIMPLEMENTOFTHERHETORICRECOGNITIONSYSTEMORIENTEDCHINESEESSAYREVIEWCandidate:GONGJiefuSupervisor:Prof.LIUTingAssistantSupervisor:Dr.FURuijiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:SoftwareEngineeringA
3、ffiliation:SchoolofsoftwareDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近年来,随着汉语相关考试数量以及人数激增,人工评分的难度也会增大。在这种背景下,如果我们能够进行机器的自动评阅,就可以在一定程度上节省人力。而且,如果我们能够在打分的同时给出有针对性的评语,会使得学生在写作后能够有针对性的提高写作弱点,不断进步。基于这些方面的考虑,在未来,此项技术可以说有效地促使自然语言处理技术与教育深度结合
4、,最终,造福学生。本次课题研究采用自然语言处理传统方法与深度学习相关方法结合的思路进行设计,主要围绕修辞手法进行相关特征识别,并依据相应特征识别结果给出评阅结果,最终形成可视化系统界面。其中,基本修辞手法主要包括段内排比、段间排比、引用修辞以及包含比喻以及拟人的优美句子识别。对于段内排比,主要使用正向索引技术配合特殊的内容存储结构,通过算法设计,实现了排比句的有效抽取;在段间排比的抽取中,结合段间排比的具体形式,分别设计存储结构进行设计与抽取;对于引用特征,主要使用倒排索引技术进行引用的查找,在引用库的构建过程中,使用了N元语法模型进行语料的处理;对于包含比喻以及拟人的
5、优美句子抽取中,我们使用深度学习的方法进行设计。利用神经网络相关算法配合人工爬取并且处理过的语料,不断地调整网络结构以及正反例优美句子的比重,形成有效的二元分类模型。最终,依据每个特征抽取结果给出评阅结果。在修辞相关的特征识别中,增加了对光学字符识别的容错能力,这也是本次课题研究的一个难点。并且,本次课题研究主要使用统计的方法,每一个特征必须满足准确率以及召回率都在70%以上的双重要求。最终,加入修辞特征后的评阅系统在评分功能上,一定程度的克服了机器学习算法打分相对保守的特点,评分结果在几个不同的大规模数据集上实现与人人评分差距缩小30%~40%的结果。并且,根据修辞相
6、关的特征抽取,给出修辞相关的评阅结果,包括修辞相关评语与原文相应的句子标划。最后,给出一个可视化的系统界面,增强用户体验。关键词:语文作文自动评阅;基本修辞特征;高分打分一致率;评语自动生成-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears,duetothenumberofChineserelevantexaminationsincreaserapidlyaswellasthepeople,thedifficultyoftheartificialscoringalsoincreases,Inthatcase,ifwecanscoreautom
7、aticallyandreviewitbyusingmachines,itcansavemanpowertoacertainextent,aswellasimprovingtheefficiencyofscale.Andifwecanscoreaswellasgivingsomecommentstothestudents,whichcanmakestudentsimprovewritingskillsspecifically.Consideringtheseaspects,inthefuture,theautomaticChinesees
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