【摘 要】
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该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院,国家计算机网络应急技术处理协调中心,首都师范大学成像技术高精尖创新中心北京100048
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170189;61370126;61202239;U1636211);国家863计划(2015AA016004;2014AA015105);北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016001)
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该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法,提取出四种表征文本语义离散度的实例,应用于自动作文评分。该文从统计学角度将文本语义离散度向量化,从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化,并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验。实验结果表明,在50篇作文的验证集上,在加入文本语义离散度特征后,预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99%,皮尔逊相关系数最高
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