面向作文自动评分的优美句识别

摘要：

语言优美是学生写作能力中重要的一部分.该文提出一个面向作文自动评分的作文优美句识别任务,主要识别中学生中文作文中的优美句.相比传统文本分类任务,优美句识别更加难以用特征工程的方式解决.因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(BiLSTM )网络的混合神经网络结构进行优美句识别,并和CNN 、BiLSTM网络进行了对比.实验证明,混合神经网络的准确率最高,达到89 .23%,F1值与BiLSTM相当,达到75 .39%.此外,该文将优美句子特征用于作文自动评分任务,可使计算机评分和人工评分的大分差比例下降21 .41%.

关键词：优美句识别、深度神经网络、作文自动评分

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划课题2015AA015409

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：88-97