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申请/专利权人：天津师范大学
申请日：2022-05-18
公开（公告）日：2023-12-01
公开（公告）号：CN117151105A
主分类号：G06F40/30
分类号：G06F40/30;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/049
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2023.12.01#公开
摘要：本发明公开了一种基于时序卷积网络的简答题智能评阅方法模型及分析方法。首先模型使用预训练语言模型BERT对评分答案和参考答案进行处理，然后为了进一步对获取到的语义特征进行增强，使用特征增强层中的时序卷积网络TCN模型捕获全局的语义关系，最后，使用多个全连接网络对全局语义特征进行整合，输出模型的评分结果。有效地提高了简答题评阅的性能。
主权项：1.一种基于时序卷积网络的简答题智能评阅算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对评分答案和参考答案进行编码，在建立二者之间内在联系的同时提取深层次文本语义特征；步骤2，将步骤1提取到的文本语义特征，使用时序卷积网络TCN模型捕获全局的语义关系；步骤3，使用多个全连接网络对步骤2捕获的全局语义特征进行整合，输出模型的评分结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津师范大学 一种基于时序卷积网络的简答题智能评阅算法
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