一种基于知识图谱融合大模型的智能阅卷方法

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正文
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一种基于知识图谱融合大模型的智能阅卷方法
申请号:CN202510590050
申请日期:2025-05-08
公开号:CN120509998A
公开日期:2025-08-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于知识图谱融合大模型的智能阅卷方法,包括如下步骤:步骤a、输入待评阅的试题及对应的学生答案;步骤b、调用预先构建的学科知识图谱,所述知识图谱包含试题相关知识点及其语义关联关系;步骤c、利用深度学习大模型对所述学生答案进行语义解析,提取关键信息并与知识图谱中的知识点进行匹配;步骤d、基于语义匹配结果和知识图谱中的权重分配,通过多维度评分模型对答案进行评分;步骤e、根据评分结果生成包含可解释性评分依据的反馈报告;步骤f、接收教师对评分结果的干预指令,动态调整评分参数并重新计算评分;步骤g、将最终评分结果及反馈报告输出至用户交互界面。本发明能够显著提升阅卷效率、准确性和智能化水平。
技术关键词
智能阅卷方法 学科知识图谱 知识点 答案 双向长短期记忆网络 训练词向量模型 语义依存分析 多元组 生成知识图谱 预训练语言模型 依存句法分析 报告 关键词 知识图谱构建 学生 评分机制 实体 教师
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