申请/专利权人：科大讯飞股份有限公司;科大讯飞(北京)有限公司;河北省讯飞人工智能研究院

申请日：2020-12-29

公开（公告）日：2024-06-04

公开（公告）号：CN112686020B

主分类号：G06F40/205

分类号：G06F40/205;G06F40/30;G06F18/214;G06F18/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.04#授权;2022.09.30#著录事项变更;2021.05.07#实质审查的生效;2021.04.20#公开

摘要：本发明提供一种作文评分方法、装置、电子设备及存储介质，由于引入分差预测模型，可以预测出待评分作文与作文参考样本之间的分差，只需要通过该分差并结合作文参考样本的分数即可实现对待评分作文的评分结果的准确确定，既可以保证同场考试的评分尺度相同，也可以使用不同场考试的大规模数据进行训练。对于无定标的小规模考试作业评分场景的应用，可以通过调整作文参考样本来拟合阅卷老师的评分尺度，从而使用分差预测模型对待评分作文进行评分。不仅可以提高大规模考试评分场景下评分结果的稳定性，还可以避免小规模考试作业评分场景下因评分尺度不同导致的评分人机一致性不高的问题出现，使得评分结果更准确，且适用性更广泛。

主权项：1.一种作文评分方法，其特征在于，包括：获取待评分作文以及作文参考样本；将所述待评分作文以及所述作文参考样本输入至分差预测模型，得到所述分差预测模型输出的所述待评分作文与所述作文参考样本之间的分差；所述分差预测模型分别提取所述待评分作文与所述作文参考样本的特征信息，并基于提取的特征信息确定出所述待评分作文与所述作文参考样本之间的分差；提取的特征信息均包括语义特征，所述语义特征基于篇章编码层对语句特征进行编码并进行加权得到，所述语句特征基于自注意力机制对词上下文编码层得到的词上下文特征进行加权得到；基于所述待评分作文与所述作文参考样本之间的分差，以及所述作文参考样本的分数，对所述待评分作文进行评分；其中，所述分差预测模型基于两两组合的作文训练样本对及其分差训练得到；所述作文参考样本具体包括多个；相应地，所述基于所述待评分作文与所述作文参考样本之间的分差，以及所述作文参考样本的分数，对所述待评分作文进行评分，具体包括：基于每个所述作文参考样本对应的分差以及每个所述作文参考样本的分数，确定所述待评分作文基于每个所述作文参考样本的预测分数；将所述待评分作文基于每个所述作文参考样本的预测分数进行融合，并将融合得到的结果作为所述待评分作文的评分结果。

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