试卷相似度自动评估技术的研究

针对大规模考试管理中存在相似试卷识别的困难,提出一种试卷相似度自动评估算法。参考现有知网词汇语义相似度计算方法,结合试卷相似度计算领域特点,改进词汇语义相似度计算方法,提出试题相似度和试卷相似度计算模型,实现对试卷相似度的自动评估,提高了大规模考试管理的工作效率。通过抽取各专业部分试卷进行相似度自动评估测试,测试结果与人工评估结果基本一致,达到预期目标。     

试卷相似度自动评估技术的研究

针对大规模考试管理中存在相似试卷识别的困难,提出一种试卷相似度自动评估算法.参考现有知网词汇语义相似度计算方法,结合试卷相似度计算领域特点,改进词汇语义相似度计算方法,提出试题相似度和试卷相似度计算模型,实现对试卷相似度的自动评估,提高了大规模考试管理的工作效率.通过抽取各专业部分试卷进行相似度自动评估测试,测试结果与人工评估结果基本一致,达到预期目标.     

基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究

当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低.为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法.在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理.利用Wo...     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进。基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度。实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性。     

融合词向量的多特征句子相似度计算方法研究

在归纳常见的句子相似度计算方法后,基于《人民日报》3.4万余份文本训练了用于语义相似度计算的词向量模型,并设计了一种融合词向量的多特征句子相似度计算方法。该方法在词方面,考虑了句子中重叠的词数和词的连续性,并运用词向量模型测量了非重叠词间的相似性;在结构方面,考虑了句子中重叠词的语序和两个句子的长度一致性。实验部分设计实现了4种句子相似度计算方法,并开发了相应的实验系统。结果表明:提出的算法能够取得相对较好的实验结果,对句子中词的语义特征和句子结构特征进行组合处理和优化,能够提升句子相似度计算的准确性。     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进.基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度.实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性.     

一种改进的树路径模型在网页聚类中的研究

相似度计算是文本挖掘的基础,也是信息提取过程的关键步骤.对于结构复杂的网页,当前基于传统树路径模型的相似度计算方法在准确性上尚不完善.传统树路径模型未考虑路径出现的先后顺序,并且比较路径相似度时用的是完全匹配,难以在不完全匹配时更精确地描述路径之间的相似度.因此,从网页结构相似度入手,提出了一种改进的树路径模型.该模型充分考虑了兄弟节点之间的关系、路径位置以及路径权重,弥补了传统树路径模型无法表达文档结构和层次信息的缺陷.实验结果表明,该模型提高了识别网页结构相似性的能力,既能对结构差别较大的网页进行良好的区分,又能较好地反映来自同一模板的网页之间的差异性,同时在网页聚类中具有更优的效果.     

DIY带有答案的考卷

大家在编制试卷的时候,一般都要把试卷的答案放到另一个文件中,以免在将来印刷试卷的时候把答案也一起印出来分发到学生手里。可是,另一方面,教师们却希望自己打印一份带有答案的试卷,这样,在讲评试卷时就简单多了。如果用前面的办法,那么答案与试卷分离,答案所在的位置与试卷中题目位置不对应,用起来也不方便,而且时间长了,编制的试卷多了,想找一份试卷的答案也不容易。现在,用WPS2005,我们可以轻松地把所有的答案编制到试卷中去,想打印时就打印,不想打印就不打印,答案可以就放在对应的题目后面,而且,即使是理科类的公式、解题过程等超复杂的答案也照样可以。怎么样?心动了吧?其实,很简单的,您往下看就行。     

网络考试系统中安全保障技术的研究与实现

研究分析了网络考试系统中题库系统的安全保障技术。通过使用MD5算法加密用户名与密码的方式提高了题库系统的安全性：得出了一种类似扑克发牌算法的组卷算法，降低了相邻学生的题目相似度，使考生旁窥作弊的难度加大；并总结了多种防止考生传送答案的方法，有效地防止考生作弊。     

自动成卷系统的试卷相似度研究

自动成卷是把人工智能技术与人类教育专家的知识和经验相结合,由计算机来自动设计试卷内容,本文为来自动成卷系统设计并实现了一种计算试卷相似度的方法.对专家选定的样卷,该系统能够自动地在题库中寻找合适的试题,利用信息检索领域中句子相似度的计算算法,计算出试题相似度,进而计算出试卷的相似度,对试卷的相似度进行了定量表示,从而提高了自动成卷的质量.     

基于课程学习的无监督常识问答模型

无监督常识问答是利用机器自动生成问答数据来对模型进行训练的问答模型,目前方法生成的问答数据中存在噪声数据和问题的难度随机的问题。提出一种基于课程学习的无监督常识问答模型,首先根据知识生成问答数据集,再对问答数据集进行多样化评估和流畅性评估,结合两个评估结果进行数据过滤,去除噪声数据;最后根据课程学习策略,使用干扰项与正确答案的相似度作为问题难度评估标准,使得模型根据难度等级来进行训练。在测试任务上具有1.5%～3.5%的准确率提升,证明了该模型在无监督常识问答任务上的有效性。     

Discovering the associations between test items in an examination

An examination is .an important approach to comprehensively evaluate students' abilities. An examination paper is composed of test items. Most studies assume that test items are independent, but there may, in fact, be associations among test items. How to select test items with low correlations into a test paper is our concern. Meanwhile, for diagnostic learning , students must perform highly relevant exercises to help them efficiently understand the concepts included in the test items. People usually find the associations among test items based on properties of individual test items. This paper proposes a test item association model to represent the correlations of test item pairs by mining the response data of examinees. Then, a hypothesis test and an empirical analysis were used to verify and analyse the relationship between the test item correlation and similarity. Next, the effects of test item parameters on the correlation are investigated by applying the model to the simulated response data which are produced by Item Response Theory (IRT) simulation data generation software. Finally, three applications of this test item association model are listed. After verification, the proposed model can be used for precise teaching.     

结合项目流行度加权的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法中存在的流行度偏差问题,提出一种结合项目流行度加权的协同过滤推荐算法。在项目协同过滤算法的基础上,分析项目流行度和流行度差异对相似度的影响;设置流行度阈值,对大于该阈值的流行项目设计惩罚权重,降低其对项目间相似度的贡献。通过在MovieLens 1M和Epinion数据集上进行实验验证和对比,结果表明,所提算法的预测准确度和覆盖率均优于传统算法,有效提高了推荐的多样性和新颖性,一定程度上缓解了流行度偏差问题。     

事件相似度计算

事件间的相似度计算对事件本体的构建起着重要的作用,是基于事件的信息查询、自动问答、自动文摘生成等事件本体应用的前提.本文解决了以下问题,基于给定的事件模型,定义事件间的相似度;根据事件各要素的特征,提出一种结合语法、语义、词语序列、时间关系的事件相似度计算方法.实验数据和模糊分析表明本方法合理、准确.     

基于耦合关系的加权Slope One算法*

Slope One算法就是一种基于项目的协同过滤推荐算法,它对项目属性内和属性间依赖耦合关系的考虑较为欠缺,推荐效果并不理想。基于此,本文提出一种基于耦合关系的加权Slope One算法。该算法构造了项目属性耦合关系模型和用户属性耦合关系模型,采取用户耦合相似度和项目耦合相似度对加权Slope One算法进行改进。本算法在Movielens数据集上进行验证表明具有较高的推荐准确度。     

基于先验性指标的试卷等价方法

随着网络化考试这一新型考试方式的逐步流行,如何在节约成本的同时保证考试的公平合理已成为人们日益关注的重点.在研究广义向量空间模型的基础上,综合考虑试卷难度和知识点,提出了一种试卷等价性的计算方法.     

基于评分和项目特征的群组推荐方法

针对现有群组推荐方法准确率偏低的问题,提出了一种基于评分和项目特征相结合的方法。首先综合时间因素对评分的影响和项目领域特征,利用改进的TF-IDF方法构建成员在各个特征上的偏好模型。其次考虑群体用户间的相互作用,从项目特征属性均值相似性权重和特征属性频度权重两个方面来得到群体偏好模型。最后计算群组在项目特征上和评分上的综合相似度,进行预测评分并推荐。通过在MovieLens数据集上进行实验,表明本方法比现有方法的准确率有明显提高。     

基于评分偏好和项目属性的协同过滤算法

针对传统的协同过滤推荐由于数据稀疏性导致物品间相似性计算不准确、推荐准确度不高的问题,文中提出了一种基于用户评分偏好模型、融合时间因素和物品属性的协同过滤算法,通过改进物品相似度度量公式来提高推荐的准确度。首先考虑到不同用户的评分习惯存在差异这一客观现象,引入评分偏好模型,通过模型计算出用户对评分类别的偏好,以用户对评分类别的偏好来代替用户对物品的评分,重建用户-物品评分矩阵;其次基于时间效应,引入时间权重因子,将时间因素纳入评分相似度计算中;然后结合物品的属性,将物品属性相似度和评分相似度进行加权,完成物品最终相似度的计算;最后通过用户偏好公式来计算用户对候选物品的偏好,依据偏好对用户进行top-N推荐。在MovieLens-100K和MovieLens-Latest-Small数据集上进行了充分实验。结果表明,相比已有的经典的协同过滤算法,所提算法的准确率和召回率在MovieLens-100K数据集上提高了9%~27%,在MovieLens-Latest-Small数据集上提高了16%~28%。因此,改进的协同过滤算法能有效提高推荐的准确度,有效缓解数据稀疏性问题。     

一种提高推荐多样性的概率选择模型

传统的推荐算法多以优化推荐列表的精确度为目标,而忽略了推荐算法的另一个重要指标——多样性。提出了一种新的提高推荐列表多样性的方法。该方法将列表生成步骤转换为N次概率选择过程,每次概率选择通过两个步骤完成:类型选择与项目选择。在类型选择中,引入项目的类型信息,根据用户对不同项目类型的喜好计算概率矩阵,并依照该概率矩阵选择一个类型;在项目选择中,根据项目的预测评分、项目的历史流行度、项目的推荐流行度3个因素重新计算项目的最终得分,选择得分最高的项目推荐给用户。通过阈值TR来调节多样性与精确度之间的折中。最后,通过对比实验证明了该方法的有效性。