基于语义依存树的主观题自动评分算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 文章组织安排 | 第13-14页 |
| 第2章 主观题自动评分相关理论 | 第14-29页 |
| 2.1 自然语言处理 | 第14-18页 |
| 2.1.1 自然语言处理简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 自然语言处理方法论 | 第15-18页 |
| 2.2 知网简介 | 第18-22页 |
| 2.2.1 知网知识结构 | 第18-21页 |
| 2.2.2 义原相似度 | 第21页 |
| 2.2.3 义项相似度 | 第21页 |
| 2.2.4 词语相似度 | 第21-22页 |
| 2.3 LTP简介 | 第22-28页 |
| 2.3.1 简介 | 第22页 |
| 2.3.2 分词 | 第22-23页 |
| 2.3.3 词性标注 | 第23-24页 |
| 2.3.4 依存句法分析 | 第24-26页 |
| 2.3.5 调用方式 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于语义依存树的主观题自动评分模型 | 第29-40页 |
| 3.1 语义依存树提出背景 | 第29-33页 |
| 3.2 文本表示模型 | 第33-36页 |
| 3.3 基于语义依存树相似度计算 | 第36-39页 |
| 3.3.1 句子相似度计算 | 第36-37页 |
| 3.3.2 全文相似度计算 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 主观题自动评分系统的实现 | 第40-46页 |
| 4.1 试验环境 | 第40页 |
| 4.2 系统总体结构及功能模块设计 | 第40-41页 |
| 4.3 处理流程 | 第41-44页 |
| 4.4 实验设计与分析 | 第44-45页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第44页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 问题的发现与未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 附录（攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果） | 第53页 |
