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基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究

李峰超  
【摘要】: 计算机技术和网络技术的不断发展,使得一些无纸化且随机选题的练习和考试方式越来越多地应用于各种计算机考试系统中,这种应用的实现离不开电子试题库。通常在电子试题库中,试题以手工方式录入,且一次录入就可长期使用,然而随着试题不断地大量地补充,试题库管理的两个十分突出的问题:试题分类和检测试题是否重复也就随之而来,传统的人工分类和检测已经无法胜任这项艰巨的工作了。因此,如何有效地分类和去除重复或相似的试题是试题库管理中亟待解决的问题。 针对上述问题,本论文综合考虑了领域知识的特点和试题的特点,将文本分类技术和句子相似度计算技术引入到试题库管理中,提出了基于领域知识的试题分类和相似试题检测的方法。主要研究内容如下: 首先,分析试题库中试题,提出试题区域性特点。试题是对知识进行测试评估的最简单、最有效的方式,试题要考核的知识所属的知识点就是试题所属的类别,即试题的区域性,它保证了试题分类的可行性。 其次,提出基于领域知识的试题分类方法。将领域知识和文本分类算法引入到试题分类中,利用领域知识和试题的特点,再加上改进的KNN分类器,实现试题的分类。 再次,提出基于领域知识的相似试题检测方法。本论文考虑到领域知识对试题相似度计算的影响,同时又考虑到试题本身的句子性特点,将领域知识和句子相似度进行融合,实现相似试题检测。 最后,设计并实现试题分类和相似试题检测系统。本论文以《计算机操作系统》课程的知识和资源为研究对象,同时充分考虑到领域专家的参与,由浅入深地设计并实现试题分类和相似试题检测系统。


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1 李峰超;基于领域知识的试题分类及相似试题检测的研究[D];大连海事大学;2009年
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