【文章內(nèi)容簡介】 2 ，C3k[3]=0。t[3]=0。approach =0。for i=1:a1 %正序查找標準答案在考生答案中的切入點 if B(1)== A(i)amp。B(2)==A(i+1)if b=ai %切入點以后標準答案長度小于考生答案所剩字符 C1=(B(1:b)==A(i:i+b1))。 %標準答案與考生答案的比較形成0、1矩陣 else C1=(B(1:ai+1)==A(i:a))。 %形成0、1矩陣end endendfor i=a1:1 %逆序查找標準答案在考生答案中的切入點 if B(b)== A(i)amp。B(b1)==A(i+1)if b=i %切入點以前標準答案長度小于考生答案所剩字符 C2=(B(1:b)==A(i:ib+1))。 %標準答案與考生答案比較形成0、1矩陣 else C2=(B(bi+1:b)==A(1:i))。 %形成0、1矩陣end endendif b%2==0 %標準答案的關(guān)鍵語句長度為偶數(shù)for i=1:a1 %從中間查找標準答案在考生答案中的切入點 if B(b/2)== A(i)amp。B(b/2+1)==A(i+1)if b/2iC3=(B(b/2i+1:b)==A(1:i+b/2))elseif i=ab/2 %切入點前后標準答案長度小于考生答案所剩字符 C3=(B(1:b)==A(ib/2+1:i+b/2))。 %標準答案與考生答案比較形成0、1矩陣 elseif C3=(B(1:a+b/2i)==A(ib/2+1:a))。 %形成0、1矩陣end endendelse %標準答案的關(guān)鍵語句長度為奇數(shù)for i=1:a1 if B((b1)/2)== A(i)amp。B((b1)/2+1)==A(i+1)amp。 B((b1)/2+2)==A(i+2)if (b1)/2iC3=(B((b1)/2i+1:b)==A(1:i+(b+1)/2))elseif i=a(b+1)/2 %切入點前后標準答案長度小于考生答案所剩字符C3=(B(1:b)==A(i(b1)/2+1:i+(b+1)/2))。 %形成0、1矩陣 elseif C3=(B(1:ai+(b+1)/2)==A(i(b1)/2+1:a))。 %形成0、1矩陣endendendendc(1)=length(C1)。 %計算矩陣的長度for i=1:c(1) %查找矩陣C1中為1數(shù) if C(i)0 k(1)=k(1)+1。 %統(tǒng)計出矩陣C1中為1的個數(shù) end end if k(1)==0 t(1)=0。else t(1)=k(1)/b。 endc(2)=length(C2)。 %計算矩陣的長度for i=1:c(2) %查找矩陣C2中為1數(shù) if C(i)0 k(2)=k(2)+1。 %統(tǒng)計出矩陣C2中為1的個數(shù) end end if k(2)==0 t(2)=0。else t(2)=k(2)/b。 endc(3)=length(C3)。 %計算矩陣的長度for i=1:c(3) %查找矩陣C1中為1數(shù) if C(i)0 k(3)=k(3)+1。 %統(tǒng)計出矩陣C1中為1的個數(shù) end end if k(3)==0 t(3)=0。else t(3)=k(3)/b。 endif t(1)=t(2) amp。t(1)=t(3)approach=t(1) 。 %確定最終的貼近度approachelse t(2)=t(1)amp。t(2)=t(3)approach=t(2) 。else approach=t(3) 。end}權(quán)重系數(shù)的選擇 確定原始權(quán)重對標準答案中語句連貫性和各關(guān)鍵詞（以下稱為指標）設(shè)定權(quán)重集，表示語句連貫性的權(quán)重；邀請若干專家，讓他們根據(jù)自己的理解和判斷，對該主觀題的關(guān)鍵語句的權(quán)重予以評分，不妨稱之為原始權(quán)重。設(shè)表示第個專家對于第個指標的原始權(quán)重，要求所有指標的原始權(quán)重之和必須等于1，即對于任意，有： （1） 計算關(guān)于每個指標的平均權(quán)重這里計算第個指標的平均權(quán)重，我們引入數(shù)學期望的概念： （2）式（2）中：表示第個指標的平均權(quán)重，其中是專家的總?cè)藬?shù)。 計算權(quán)重的偏移量這里引入方差來衡量偏移量。第個專家，第個指標的偏移量為： （3）式（3）中表示原始權(quán)重的偏移量。個專家對該題各關(guān)鍵語句方差： （4）設(shè)定一個值（分界點），當時，即的方差很小，即位專家對這些關(guān)鍵語句的權(quán)值分配的意見很一致；當時，即方差比較大，也就是說位專家對第個關(guān)鍵語句的權(quán)值分配的意見有所不同，在這情況下我們需要對這樣的平均權(quán)重進行修正。設(shè)定修正值為： （5）修正后的權(quán)重： （6） 歸一化歸一化系數(shù)： （7）歸一化后的每個指標對應的權(quán)重： （8）式（8）中表示指標的新權(quán)重。6主觀題綜合評定假設(shè)一題的標準答案有個關(guān)鍵語句，其中有個是分明集中的關(guān)鍵語句（）。這個關(guān)鍵語句對應的權(quán)重為。令利用公式 其中表示該題的滿分，表示0或者1（當?shù)趥€關(guān)鍵語句與標準答案完全匹配時為1，否則為0）。得到該主觀題的評定分數(shù)，結(jié)合編程把該種算法通過計算機實現(xiàn)自動評閱主觀題。四、項目的研究成果及實例分析為了清楚地說明上述算法, 本文設(shè)計了一個算例。設(shè): 問題Q=什么是算法。標準答案B=算法是問題求解規(guī)則的一種過程描述( 即計算機解題的過程) 。它具有5 個基本性質(zhì): 確定性、有窮性、可行性、輸入和輸出。( 48 個字符) 。得分點的關(guān)鍵詞 K1=問題求解 K2=過程 K3=確定性 K4=有窮性 K5=可行性 K6=輸入 K7=輸出，設(shè)關(guān)鍵詞對應的權(quán)重為：[K1，K2，K3，K4， K5， K6， K7]=[,,]學生答案A=算法是一種問題求解的過程, 它具有邏輯性、可計算性、窮盡性、輸入、輸出。( 30 個字符)。用已編好的系統(tǒng)運行得到結(jié)果如下：五、項目的應用前景由于算法設(shè)計引入了單向貼近度概念，比單純的使用關(guān)鍵詞進行簡單的比較的方法更加確定的反應了自動評分的結(jié)果。在權(quán)重系數(shù)的選擇中使用了專家參與加回歸分析和修正計算，使得系數(shù)比較客觀準確。該算法考慮了單個關(guān)鍵詞在一題主觀題所占的不同權(quán)重，明確了答題的關(guān)鍵性，減少了人為因素，保證該算法計出數(shù)來的分數(shù)客觀性和準確性。該算法具備普通性和易推廣性。實際考試中，涉及到政史的中文文科性考試、關(guān)于理化的理科類考試，及部分綜合考試均可以應用此模型來進行求解。涉及到政史的中文文科性考試簡介，因為此種類型所設(shè)置的標準答案中關(guān)鍵字中沒有涉及到英文字母或者數(shù)學公式，則上述所給的算法可以實現(xiàn)自動評分，且所得的分數(shù)應該比較合理。關(guān)于理化的理科類考試簡介，涉及英文字母或者數(shù)學公式時，則上述的單向貼近度的算法就會產(chǎn)生不合理的方面，此時則需要對其進行修正。我們可以對含有英文字母或者數(shù)學公式的關(guān)鍵字的單向貼近度設(shè)定為：只有考生答案中對應的英文字母或者數(shù)學公式等必須和標準答案的完全相同，才可以設(shè)定這個關(guān)鍵字的貼近度為1，否則設(shè)定為0（也就是說這樣的關(guān)鍵字對應的是一個分明集）。依次，修正過的算法可以實現(xiàn)自動評分，且所得的分數(shù)應該符合實情。部分綜合考試簡介，由于在一個題目標準答案設(shè)置的全過程中，可能有的關(guān)鍵字是部分相同的就可以得分，有的關(guān)鍵字必須是完全相同的才可以得分。所以在設(shè)計系統(tǒng)時，針對每一個題目我們都要有普通關(guān)鍵字輸入?yún)^(qū)（關(guān)鍵字部分相同的就可以得分）和特殊關(guān)鍵字輸入?yún)^(qū)（關(guān)鍵字必須是完全相同的才可以得分）。據(jù)此，算法可以實現(xiàn)自動評分，且所得的分數(shù)應該比較妥當。綜上，我們可知，現(xiàn)實生活中的各類大小主觀題考試在一定程度上均可以拆分為關(guān)鍵字或詞得分點加權(quán)，從而達到基本客觀評閱，自動生成考生的答題得分。六、收獲和體會通過對本課題的研究探討，對主觀題自動評分問題有了深入了解，對如何應用貼近度比對和多指標綜合判斷實現(xiàn)主觀題自動評分問題的原理及其過程有了更為深刻的認識，更總要的事，通過對Matlab的使用，我們對Matlab的程序設(shè)計環(huán)境應用更加的熟練了，在這種學科間的穿插運用中，使我們能夠更好的把所學的知識應用于實踐，做到融會貫通，在此基礎(chǔ)上，能夠很好的創(chuàng)新嘗試、嘗試創(chuàng)新，不斷前進不斷收獲。七、項目進一步研究的設(shè)想通過總結(jié)，設(shè)計上的改良：在確保標準答案及評分標準的組織與成功比對學生答案的標準答案貼近度的前提下，是否能人性化地作出對學生答題內(nèi)容的語言通順與連貫性考察也是一個至關(guān)重要的問題。計算機作為非人工智能處理工具，在機械比對答案的過程上精準高效，但在理解和分析考生答案的含義上效果很低，若可以提升計算機的理解能力，加強對考生答題內(nèi)容的語言通順與連貫性考察將大為提升此算法的廣度和深度效用：廣度上，幾乎所有的主