基于语义相似度及命名实体识别的主观题自动评分方法
来源：电子测量技术杂志2019年第2期北京时间：
作者：王逸凡，李国平
摘要：人工智能技术目前已运用于诸多领域，其中在教育行业的一个重要应用为主观题评分系统。文本相似度计算是主观题评分的一大难点，目前采用的基于同义词词林的词语相似度计算方法已经了取得较好的效果，但文本过长会导致传统词语相似度计算方法性能下降。该文采用拓展的命名实体识别方法将主观题的候选答案中部分关键词提取出来，采用改进的同义词林词语相似度计算方法将候选关键词与主观题标准答案中目标关键词进行相似度计算。所提方法能有效提升词语匹配效率，在原同义词林词语相似度算法基础上，提升了性能，有效缩短了计算时间。
关键词：同义词词林;主观题;语义相似度;命名实体识别;自然语言处理
