摘要
本发明公开了一种基于人工智能的藏文教学考评方法及系统,包括如下步骤:S1、采集藏文教学过程中形成的多模态原始数据;S2、进行预处理,并获取对应藏语方言分类结果,加载语义编码模型所需的参数配置;S3、基于语义编码模型生成学生语义嵌入表示和标准答案语义嵌入表示;S4、构建语义一致性评分模型和训练样本集;S5、采用分数阶布谷鸟搜索算法对语义一致性评分模型的参数进行优化;S6、执行学生答题文本的自动评分任务。本发明融合语义编码与分数阶布谷鸟算法,实现藏文答题自动评分,具备适应性强、评分准确、公平性高的优点。
技术关键词
考评方法
分数阶
布谷鸟搜索算法
语义特征
布谷鸟算法
训练样本集
文本
教学
学生
参数
藏文分词
答题
语义向量
方言语境
标签
序列
命名实体识别
神经网络结构
考评系统
系统为您推荐了相关专利信息
图像增强网络
转换单元
网络解码器
语义特征
通道
情绪识别方法
体态特征
视频流
语音特征
人脸特征
交叉注意力机制
轮廓检测方法
多尺度语义特征
空间变换网络
多尺度特征金字塔