CN114358579B 评阅方法、评阅装置、电子设备以及计算机可读存储介质 （科大讯飞股份有限公司）

A,2018.06.05A,2019.11.19A,2021.01.15A,2021.06.25A,2021.11.02理后的文本；将数学文本输入到评分预测模型不完整的数学文本包括被掩盖的数学式子以及2将所述数学文本输入到评分预测模型中，利用所述评分预测模型2.根据权利要求1所述的评阅方法，其特征在于，所述获取到待评分的数学文本的步所述将所述数学文本输入到评分预测模型中，利用所述评分预测将各所述数学文本输入所述评分预测模型中，利用所述评分预通过所述评分预测模型对多个全部识别结果进行评分，输出多个通过所述评分预测模型对所述多个得分率的均值以及各所述数学文本对应的得分率对各原始样本中的所述数学式子以及所述文字信息进行分词处理，以将所述数学式子对应的分词以及所述文字信息对应的分词3位置信息对所述预设语言模型进行数学式子以及文字预测训练，得到所述第一模型的步通过所述预设语言模型对所述第一样本数据中所述被掩盖的数学式子以及所述被掩获取所述数学式子对应的所述分词中的至少一个变将所述变量与所述运算符分别加入到第一堆栈与第二堆栈中，所述通过所述预设语言模型对所述第一样本数据中所述被掩盖的数学式子以及所述将所述第一样本数据输入到输入层进行处理，得到所述分词对将所述词向量、所述位置向量以及所述段落向量输入到所述卷积将所述特征向量输入到所述双向编码器进行多维信息提取，并将提所述利用所述第一预测信息、所述位置信息、以及各所述第一样基于所述位置信息以及所述第一样本数据判断所述第一预测信息与所述被掩盖的数通过所述第一模型对所述用户作答内容与所述标准答案进行预测，得到第二预测信将所述第二样本数据中的所述题目、所述标准答案以及所述一模型中，以使所述第一模型基于所述用户作答内容与所述标准答案的匹配程度进行预4所述利用所述第二预测信息以及所述评判信息对所述第对比所述第二预测信息与所述评判信息，并基于对比结果对所述将各所述第二样本数据中的所述题目、所述标准答案、所述用户作答内容所述利用所述第二预测信息以及所述评判信息对所述第通过所述第一模型得到所述全部第二预测信通过所述第一模型对所述均值以及各所述第二样本数据对应的所述用户作答内容的识别模块，用于将所述数学文本输入到评分预测模型中，利用存储器，用于存储程序数据，所述程序数据被执行时实现如权处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序数据以实现如权利要56于解答题过程的主观性及解法的多样性，导致不同老师对于评阅结果也存在一定的主观78判信息输入第一模型中，以使第一模型基于用户作答内容与标准答案的匹配程度进行预于执行存储器存储的程序数据以实现如上述的评阅方9取的方式从网络上获得大量的数学解答题题目以及对应的满分解答过程信息和用户作答被掩盖的token的上下文去预测被掩盖的具体内容，即完成屏蔽语言模型(Masked而需要将数学式子对应的分词以及文字信息对应的分词进[0060]本实施方式中，将原始样本中设定比例的文字信息以及数学式子分别对应的[0064]本实施方式中，获取数学式子对应的分词中的至少一个解析树进行中序遍历，以计算出数学式子中的每一个token对应的父节点或子节点在原始只是在预设语言模型对第一样本数据中被掩盖的数学式子以及被掩盖的文字信息进行内预设语言模型知晓本次预测结果是否准确，从而决定是否对预设语言模型的参数进行调生成第一预测信息后，利用存储的位置信息对预设语言模型进行提示，以使预设语言模型过计算出每一个公式解析数对应的数学式子中的每一个token对应的父节点或子节点在原[0078]本实施方式中，预设语言模型为基于BERT(BidirectionalEncoder多，效果指标越好，因而本实施方式根据效果指标选择12层Transformer作为双向编码器23。在其他实施方式中，还可根据不同需求选择不同层数的Transformer，例如24层户作答内容三部分拼接得到的文本token序列作为输入层21的输入，以将序列中的每个(下采样的结果)作为的输入，通过多头注意力机制对特征向量进行多维信息提取(高层信学文本的基本语法规律，还能够使第一模型关注到数学式子中的每个组成部分(token)在户作答内容的评判信息预测每个第二样本数[0105]S2423：通过第一模型对均值以及各第二样本数据对应的用户作答内容的评判信一模型基于该第二样本数据预测出的第二预测信息不够准确，对该次评分的结果不自信，一模型学习到隐含在数学语句中的规律，以更准确地对不同的数学文本进行提取以及识练好的评分预测模型进行微调，还能使评分预测模型有效适配新增的不同类型的解答题，[0131]S44：通过评分预测模型对多个得分率的均值以及各数学文本对应的得分率进行的数学文本的方差(标准差的2次方)，如果某个待评分的数学文本对应的方差大于第二设Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)或者其他可识别结果对用户作答内容进行评分并输出得分率，能够较好地根据用户作答内容进行预[0153]计算机可读存储介质70包括计算机可读存储介质70上存储的计算机程序701，所件产品存储在一个计算机可读存储介质70中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现