２０１３年第３期 文章编号：１００６—２４７５（２０１３）０３－０２１２－０３ 计算机与现代化 ＪＩＳＵＡＮＪＩ ＹＵ ＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ 总第２１１期 基于分词匹配的主观题自动评阅技术研究 冯光，乔丹丹，常静怡 （安阳师范学院教育信息技术与传媒学院，河南安阳４５５０００） 摘要：目前，计算机自动阅卷系统中，针对简答题、论述题等主观题的自动评阅技术发展尚不成熟。为了解决主观题自动 评阅系统中存在的准确度问题，本文采用基于最大正向匹配的中文分词提取技术和关键词匹配技术实现一种性能稳定 且准确率较高的主观题自动评阅系统。实验测试表明，本文的主观试题自动评分方法基本可以满足系统设计的需求，是 有效可行的方法。 关键词：中文分词；最大正向匹配；主观题；关键字匹配 中图分类号：ＴＰ３９１．１ 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１３．０３．０５４ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｑｕｅｓｔｉｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍａｒｋｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗｏｒｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ＦＥＮＧ Ｇｕａｎｇ，ＱＩＡＯ Ｄａｎ—ｄａｎ，ＣＨＡＮＧ Ｊｉｎｇ—ｙｉ （Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ａｎｙａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｎｙａｎｇ ４５５０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｗａｄａｙｓ，ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｍａｔｕｒｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｍａｒｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｓｏｍｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｓｔｉｌｌ ｅｘｉｓｔ ｗｈｅｎ ｄｅａｌ— ｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｓｈｏｒｔ—ｎｓａｗｅｒ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ，ｅｓｓａｙ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ，ｅｔｃ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｇｒａｄｅ ｏｆ ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｍａｒｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｓｔａｂｌｅ ｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅ ａｎｄ ｈｉ ａｃｃｕｒａｃｙ ｂｙ ａｄｏｐｔｉｎｇ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｗｏｒｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｋｅｙ ｗｏｒｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｏｒｗａｒｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｉｓ ｋｉｎｄ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｍａｒｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｈｅ ｄｅｍａｎｄ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｖｅｒｙ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｆｅａｓｉｂｌｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｃｈｉｎｅｓｅ ｗｏｒｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｆｏｒｗａｒｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ；ｋｅｙｗｏｒｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ ０ 引 言 计算机自动评阅是指利用计算机程序模拟人工 评阅的标准和内部过程对开放式题目和表现性活动 后的考生词语与标准答案切分的词语进行对比，完成 对考生主观题答案的自动评阅，实现一种主观题评阅 功能，并利用实验结果验证该系统的主观题评阅性 能。 进行评阅及反馈¨ 。对客观题的判阅主要是对答案 字符的直接匹配，因此实现技术简单，应用范围较广。 但对主观题的评阅涉及分词技术与关键词匹配技术。 由于中文语义的表述在拆分时容易引起歧义，因而， １现存的中文分词技术 在主观题自动评阅系统中，中文分词具有非常重 要的作用。所谓中文分词，就是将中文语句中的词汇 中文主观题自动评阅技术是当前的一个研究热点。 近年来，随着自然语言理解等理论研究的深入，已经 提出了一些相对较为成熟的主观题评阅算法。本文 主要利用基于最大正向匹配的中文分词技术和关键 字匹配技术，通过中文分词技术可以将考生答案的句 子切分成不同的词语，再经过关键字匹配，即将切分 收稿日期：２０１２．１１－２６ 切分出来的过程 Ｊ，即将一个连续的汉字序列按照 定的规则和要求切分成一个一个单独的词 Ｊ。而 一由计算机自动识别文本中的词，实现上述中的处理过 程的技术就是中文分词技术。 如今国内外的学者们对中文分词技术进行了广 泛的研究，但是也面临着需要解决中文分词的难点问 基金项目：安阳师范学院大学生创新基金资助项目（ＡＳＣＸ／２０１ １－Ｚ２２） 作者简介：冯光（１９８９－），男，河南汝南人，安阳师范学院教育信息技术与传媒学院本科生，研究方向：教育技术学；乔丹丹 （１９８９一），女，河南沁阳人，本科生，研究方向：教育技术学；常静怡（１９９０一），女，河南伊川人，本科生，研究方向：教育技术学。 ２０１３年第３期 冯光等：基于分词匹配的主观题自动评阅技术研究 ２１３ 题。对主观题自动评分技术的研究，主要涉及的领域 是自然语言处理技术 Ｊ。自然语言处理是一门前沿 评阅系统，其具体的设计如图１所示。 的学科，它主要涉及计算机、中文、数学、心理学等多 个学科门类，是一门交叉学科 Ｊ。对主观题自动评 分的研究，本文根据各个学者的文章总结出中文分词 的难点问题：（１）中文逻辑性不强 Ｊ。比如在句子 “让警察逮着是小事，你要是在我手里有个三长两 短，我可是死罪”，本句是暗含一种假设关系，并且省 略了主语“我”，在后面的句子中还包含转折关系，这 就是句子的逻辑性比较差。（２）中文词与词之间没 有显式分割标记。比如在句子“超市里的羽毛球拍 卖完了”，正常情况下的分词结果应该为：“超市／里／ 的／羽毛球拍／卖／完了”。但是“羽毛球拍卖”也可以 分为：“羽毛 拍卖”，这样的分词是不正确的。 现存的中文分词技术可以分为３大类型 Ｊ：（１） 机械分词方法 Ｊ，该方法又称为字符串匹配的分词 方法。（２）基于理解的分词方法。（３）基于统计的分 词方法。按照优先匹配的词长和扫描方向，又有３种 常见方案：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹 配。 现存分词技术算法优缺点比较如表１所示。 表１现存分词技术算法优缺点比较 算法名称 算法优点 算法缺点 文献 错误率高，且不能 正向最大匹配 简单，易实现 准确处理歧义切 ［２］ 分现象 简单，易实现，错 不能准确处理歧 逆向最大匹配 误率低于正向最 义切分现象 ［２］ 大匹配 改进的最大正 简单，易实现，体 很多词仍然不能 向匹配 现长词优先原则， 得到正确的切分 ［９］ 有利于减少歧义 集合正向与逆向 算法实现复杂，且 双向最大匹配 匹配算法，错误率 不能准确处理歧 ［１０］ 低。算法较完善 义切分现象 基于理解的分 在一定程度上，有 效处理了歧义切 实现困难且目前 ［１１］ 词方法 分现象 正处于研究阶段 基于统计的分 有效解决了歧义 词方法 切分现象，且准确 实现困难且目前 正处于研究阶段 ［１２］ 率较高 ２主观题自动评阅系统 对于一个主观题自动评阅系统来说，影响其评阅 精度的关键技术包括中文分词、关键字匹配等技 术 ］。本文设计了一种基于最大正向匹配的主观题 图１系统整体设计图 ３本文方法 ３．１最大正向匹配技术 本系统采用的是最大正向匹配技术。正向最大 匹配法，亦称ＭＭ法¨ ，其基本思想是这样的，假设 自动分词词典中的最长词条是ｉ个字，则取被处理材 料当前字符串序列中的前ｉ个字作为匹配字段，查找 词典，若词典中存在这样的一个ｉ字词，则匹配成功， 匹配字段被作为一个词切分出来；如果在词典中找不 到这样一个ｉ字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后 一个字，剩下的字段重新进行匹配，如此进行下去，直 到匹配成功，也就是完成一轮匹配，切分出一个词。 其具体的实现算法如图２所示。 图２正向最大匹配算法流程图 本文采用正向最大匹配的算法，作为最为古老的 分词算法，和其他算法相比，最大正向匹配算法具有 以下几个优点：结构清晰明确，易于建立。作为一种 分词的重要算法，在实践的过程中，可以方便有效地 建立数据结构，虽然简单，但是有效易读。该算法的 最大优势就是可以根据字符串序列的大小把所有可 能的词都切分出来，该算法切分得比较仔细，并且切 分时都会根据词性来切分，不同词性的编码不同，还 为关键的词添加了权重，这样为以后的匹配带来了好 处 。 在本文中采用的正向最大匹配的算法中的匹配 ２１４ 计算机与现代化 ２０１３年第３期 第一组语句ｍ … 第二组语 ：回回回…囱 ４实验结果与分析 表２测试结果显示和对比 测试１ 测试２ 测试３ 学生答 学生答案： 学生答案： 学生答案： 案输入 政治和文化中心 珠江黄河 美丽的校园 学生答 学生答案拆分 学生答案拆分 学生答案拆分 案拆分 政治和文化中心 珠江黄河 美丽的校园 标准答 标准答案输人 标准答案输入 标准答案输人 案输入 政治和文化中心 长江黄河 美丽和谐的校园 标准答 标准答案拆分 标准答案拆分 标准答案拆分 案拆分 政治和文化中心 长江黄河 美丽和谐的校园 结果 相似度的百分比 相似度的百分 相似度的百分比 显示 为：１００．０ 比为：５０．０ 为：７５．０ 如表２所示，采用本文方法对主观题进行测试， 实验结果表明，该系统能满足对主观题的评阅，系统 有效。其中，测试１与测试２为系统正常的显示结 果。在测试２中，学生输人的答案为“珠江黄河”， 在对学生答案通过最大正向匹配分词后得到的拆分 结果为“珠江”、“黄河”两个词。而标准答案为“长江 黄河”，通过分词拆分后得到的答案拆分结果为“长 江”、“黄河”两个词。因此学生答案和标准答案有１ 个关键词即“黄河”匹配成功，所以通过相似度计算 得到的结果为５０％，即在正常情况下，学生答案和标 准答案中只有一个相同，而在标准答案中有两个关键 词，所以其匹配度应该为５０％，这和系统计算的结果 一样。 但根据表２中的测试３所示实验结果，说明系统 存在缺陷，有待进一步完善。在正常情况下，“美丽 的校园”，经过分词应该分为“美丽”、“校园”，而标准 答案“美丽和谐的校园”应该分为“美丽”、“和谐”、 “校园”３个词，因此，学生答案和标准答案关键字匹 配有两个词相同，即其相似度为２／３，也就是６６％，而 系统显示出的百分比为７５％，比正确的相似度的百 分比要高，存在误差。原因在于，系统中存在缺陷，不 能有效地将词性区分开，尤其是不能把“的”、“和”、 “也”等单个字排除。由于系统不能辨识出这些单个 字不是词语，就把这些单个字当成词来处理，从而使 “美丽的校园”分为“美丽”、“的”、“校园”３个词，标 准答案也变为“美丽”、“和谐”、“的”、“校园”４个词， 系统将“的”视为一个单独的词，所以认为学生答案 和标准答案的４个词中有３个是相同的，即３／４，也 就是７５％。所以系统没有正确地将词性分开，导致 系统测试相似度有误差。如何准确地将词性分开，提 高系统相似度的准确率，这是下一步工作的方向。对 于如何提高分词词性的准确率，应当重点针对语句的 逻辑性进行研究，根据其逻辑性，用明显的分隔标记 符将词分开，以提高分词词性的准确率。对于提高近 义词之间的匹配准确率，可以建立独立的近义词库， 根据其意义的相似程度来判定其准确率。 ５ 结束语 中文分词技术和关键字匹配是实现主观题自动 评阅系统的关键和基础。本文采用最大正向匹配的 分词技术和关键字匹配技术实现对学生主观题的评 阅。经过实验测试显示，系统能准确地对学生的主观 题进行评阅，满足系统设计要求，并有较高的准确率。 参考文献： 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