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基于篇章结构的Python自动作文评分系统

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简介:
本研究开发了一种基于篇章结构分析的Python自动作文评分系统,旨在客观评估学生作文的质量和逻辑性。 基于篇章结构的Python自动作文评分系统。

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  • Python
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    本研究开发了一种基于篇章结构分析的Python自动作文评分系统,旨在客观评估学生作文的质量和逻辑性。 基于篇章结构的Python自动作文评分系统。
  • 详尽档与全部资源合集.zip
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    本资源包包含基于篇章结构的自动作文评分系统的详尽文档及所有必需资源,适用于研究与开发。 【资源说明】 本项目提供基于篇章结构自动作文评分系统的详细文档及全部资料的压缩包。 【备注】 1、该项目源码为个人高分作品,并已通过导师指导认可,答辩评审分数达到95分。 2、所有上传的代码均已测试并成功运行,请放心下载使用! 3、本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工,可用于毕业设计、课程设计、作业及项目初期演示等。同时适合编程新手学习和进阶。 4、基础较好的用户可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能,也可直接用于毕业设计或其他学术任务。 欢迎下载并交流分享,共同进步!
  • Python主观题.zip
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    本项目为一款基于Python开发的主观题自动评分软件,旨在通过自然语言处理技术实现对开放式问题的答案进行客观、高效的评估。 基于Python的主观题自动阅卷系统利用人工智能与自然语言处理技术实现自动化评分工具,旨在减轻教师批改大量主观题的压力,并提高评分效率及准确性。 该系统的功能特点包括: 1. **题目类型识别**:能够区分不同类型的主观题(如填空、选择和简答),并为每种题目设定合适的评分标准。 2. **智能评分**:通过深度学习算法分析学生答案,依据预设规则进行打分。这有助于减少人为评分中的偏见。 3. **错误纠正功能**:识别并修正学生的常见作答错误(如拼写和语法),确保评分明晰准确。 4. **反馈与建议服务**:提供详细的评估报告给学生,包括正确答案、得分情况及改进建议,帮助他们了解自己的强项和需要提升的地方。 该系统适用于各类教育机构和在线学习平台。它不仅提高教师批阅效率,也能够为学生提供即时准确的评分反馈。 技术实现方面: 1. **文本预处理**:对学生的答案进行分词、去停用词及提取关键词等操作。 2. **特征抽取**:从预处理后的数据中识别关键信息和短语以支持后续分析。 3. **模型训练**:利用深度学习算法(如神经网络)来构建评分系统,使其能够自动完成评阅任务。 4. **结果展示**:将最终的评分结果通过可视化界面呈现给用户。
  • : Automated Essay Scoring
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    Automated Essay Scoring是一款利用先进算法和技术评估学生作文质量的应用程序。它提供即时反馈,帮助提高写作技能。 本项目通过文本分析技术实现对文章或作文的自动评分系统。目标是利用GBDT模型进行拟合,在输入数据方面考虑了单词总数、类别词性的数量、错别字的数量以及句子数量等多种特征。 在实施过程中,首先进行了数据分析阶段,使用箱形图(boxplot)来可视化不同类型的作文分数分布情况,并识别并剔除异常值点。接着是训练词向量的步骤,采用Word2Vec算法对训练样本进行处理和分析,结果显示相近意义的词汇之间的距离较近。 在特征工程部分,文本特征通过采样的方式获取,目标是从每篇文章中抽取总计200个词向量,并且这些抽样过程需均匀间隔分布。如果文章中的词汇不足以满足这个数量需求,则从文章开头重新开始循环取样直至达到所需样本数为止。
  • AI健身建(参考:“Python搭建AI健身”)
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    本文介绍了如何使用Python语言来开发一个智能的健身评分系统。该系统利用人工智能技术对用户的健身动作进行评估和打分,旨在帮助用户提高运动质量及效果。 本项目采用姿态估计技术来提取人体关键点,并对不同的人体肢节进行组合,实时评估骨骼向量角数据。系统会将这些数据与预先设定的标准动作进行比对,从而给出各肢体的评分以及总评分。以举哑铃动作为例,我们搭建了一个智能健身评分系统。
  • AI健身建(参考Python搭建AI健身”)
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    本文介绍了如何利用Python语言构建一个智能化的健身评分系统,结合人工智能技术来评估和提升用户的健身效果。文中详细讲解了系统的设计理念、开发步骤以及实际应用案例,为健身爱好者提供了一个全新的自我监督与改进工具。 本项目采用姿态估计技术来提取人体关键点,并根据这些关键点组合不同的人体肢节以实时评估骨骼向量角数据。通过将实际动作与预先建立的标准动作进行比对,系统能够给出各个肢体的评分以及总评分数。这里我们将举哑铃动作为例,构建智能健身评分系统: 在现代社会中,人们对健康的关注日益增加,而科学有效的健身指导变得尤为重要。随着人工智能技术的发展,智能健身评分系统的出现为提高个人健身效果提供了新的途径。 姿态估计技术是一种能够识别和定位人体关键点的算法,它对于智能健身评分系统至关重要。该系统通过摄像头捕捉用户动作,并将图像数据传递给姿态估计算法进行处理。提取出的人体关键点包括头部、肩部、肘部等部位,随后这些信息被用来构建人体骨架模型。 当获取到各个肢体的关键点后,下一步是分析它们之间的相对位置和角度关系来评估健身者执行动作的准确性。例如,在举哑铃时,系统会特别关注上臂与前臂间的夹角及前臂相对于地面的角度等细节。 为了提供准确评分,该智能健身评分系统需要建立一个标准的动作模型库,并通过机器学习算法训练出能够识别不同动作的标准姿态模板。当用户进行锻炼时,他们的实际表现将被实时捕获并与这些预设的标准姿势对比分析,从而得出精确的评价分数。评分分为肢体具体部位的表现和整体运动效果两个方面。 除了提供即时反馈外,智能健身评分系统还能根据用户的特定情况给出定制化的建议。例如,如果某位用户在举哑铃过程中肘部角度不正确,系统将提示其调整姿势以确保动作规范性和有效性。这种个性化的指导有助于提高锻炼的安全性与效率。 该技术不仅适用于举哑铃这样的力量训练项目,在进行有氧运动或拉伸练习时也同样适用。未来随着相关科技的进步,智能健身评分系统可能会集成更多功能如心率监测和能量消耗计算等,进一步丰富其服务内容并提升用户体验感。 综上所述,通过利用人工智能技术对健身动作实施即时监控与评估,智能健身评分系统为人们提供了一种更为科学、高效的锻炼方法。随着该领域的持续发展和完善,我们期待看到它在未来健康管理和体育训练中发挥更大的作用。
  • LSTM化论:利用深度学习预测
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    本研究开发了一种基于LSTM(长短期记忆网络)的自动化论文评分系统,通过深度学习技术自动评估学术文章的质量,并准确预测其得分。 本段落介绍了一种使用LSTM深度学习模型自动评分论文的方法,并预测给定输入文章的分数。数据集来源于惠普基金会提供的Kaggle ASAP竞赛。如果进行交互式演示,可以在mysite文件夹中找到一个Django应用。 性能准确性通过二次加权Kappa(QWK)来衡量,这是一种用于评估两个评价者之间一致性水平的方法。六年前,在该竞赛中的最佳表现达到了0.82的QWK分数。而我的模型则取得了0.961的QWK得分。 此模型架构包括了两层长期短期记忆(LSTM)以及一层密集输出层。最后一层使用ReLU激活函数。通过5折交叉验证对数据集进行训练,计算出每个折叠中的QWK值,并取所有五次折叠结果的平均值得到最终分数。
  • Python设计与实现.pdf
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    本文档详细介绍了基于Python语言开发的一款自动评分系统的构建过程和具体实现方法,旨在提升教育评估效率及准确性。 本段落档详细介绍了基于Python的自动改卷程序的设计与实现过程。从需求分析到系统设计,再到具体的编程实现以及测试验证,每一个环节都进行了详细的探讨和技术细节分享。通过该文档的学习,读者可以深入了解如何利用Python语言高效地开发出适用于各类考试和作业批阅场景下的自动化评分工具,并掌握其中的关键技术和实践方法。
  • QT圆环靶
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    该系统采用QT框架开发,旨在实现对射击训练中的圆环靶进行精确、快速的自动化评分,提高训练效率和准确性。 设计一个自动为圆环靶评分的系统:首先检测弹孔;然后对每个弹孔所在的连通域进行识别;接着计算这些连通域的质心位置;最后根据各个质心与靶心的距离来确定它们对应的得分情况。
  • Python答题卡识别与源码.zip
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    本资源提供一个基于Python开发的答题卡自动识别与评分系统的完整源代码。该系统能够高效准确地读取并分析各种格式的答题卡,实现自动化评分和成绩统计功能。适合教育机构和个人开发者研究使用。 基于Python的答题卡智能识别判卷项目的源代码包含在名为“基于python的答题卡智能识别判卷项目源码.zip”的文件中。