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《天津财经大学》 2011年
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基于GA-BP神经网络的智能评语生成的研究

耿爱媛  
【摘要】:自然语言的机器处理研究是计算机科学的一个重要研究领域,论文以学生的智能评语生成技术研究为应用目标,综合应用了教育心理学、语言学和计算科学的有关知识,力图实现一个针对学生特点自动生成个性化评语的应用系统,为班主任教师减轻大量的繁琐劳动。本研究命题来自于导师的科技部2009年创新基金专项项目,立论于计算机自然语言处理的前期成果,追求理论联系实际的应用研究成果。 论文采用现有的通用性强、运行效率较高的ICTCLAS组件分词算法,将语料信息进行自动分词,词性标注,语法特征提取,根据汉语语法特点构建了包含规则库、汉语词库、语法内容库、自定义数据库的评语语料库。在语料库和特定评语模板的支持下,利用GA-BP神经网络和基于向量空间模型的TF-IDF的文本相似度计算方法实现智能评语生成。 论文首先介绍了评语语料的收集,对语料进行详细的语法研究后建立了评语语料库、评语语料自定义数据库;其次探讨了评价学生需要建立的评价指标体系原则,又结合中小学生心理、性格特征,确立了本文用于评价因素生成学生评语的11个影响因子;再次说明了遗传算法与神经网络相结合,用于评语编辑器的可行性;最后以评价管理和评语编辑器的设计为例,实现了样本维护、神经网络训练以及神经网络评价等功能;在评语语料库的支持下,运用分词技术及文本相似度计算,将学生个性特点文本和评语文本相似度最高的评语文本作为输出,实现个性评语的智能性。 通过实验数据表明,GA-BP用于学生评价完全可行,而且评价精度、收敛速度都优于BP神经网络,同时评语编辑器能够准确输出具有学生个性特征的评语,这一课题的研究及其成果对于中文信息处理中的多种领域尤其是教育科技方向,将具有一定的参考价值和良好的应用前景。
【学位授予单位】:天津财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.1

【参考文献】
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