简答题文本自动评分_国开大学简答题怎么得分

要求是这样的:

给定一段中文答案, 和标准的中文文字的答案做比对,最终得到完整的分数.

因为用户的答案中涉及到中文, 所以就必须使用中文分词器, 最终选定的是HanLP ,非常的方便, 资源链接如下:

https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x  可以自行学习使用.

首先项目中引入HanLP的maven坐标:

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.7.7</version>
</dependency>

我们使用HanLP分词之后, 使用 向量余弦算法计算两个文本的相似性 ,下面就是写了一个分词的工具类:

package com.taohan.online.exam.util;
 
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
 
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;
 
 
/**
 * 分词工具类
 */
public class HanlpUtil {
 
    /**
     * 判断标点符号正则表达式, 去掉标点符号
     */
    private static Pattern PATTERN = Pattern.compile("\\pP");
 
 
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(cosine("天气预报说，明天会下雨，你明天早上去上班的时候记得带上伞。"
                ,"你明天早上去上班的时候记得带上伞，天气预报说的可能会下雨。"));
    }
 
 
    /**
     *  0.5543
     *
     * 词向量余弦算法计算文本相似度
     *
     * @return
     */
    public static double cosine(String userAnswer, String standAnswer) {
        List<String> originWord = getWords(standAnswer);
        List<String> targetWord = getWords(userAnswer);
        Map<String, int[]> wordDict = new HashMap<>();
        for (String word : originWord) {
            if (!wordDict.containsKey(word)) {
                int[] value = new int[2];
                value[0] = 1;
                wordDict.put(word, value);
            } else {
                wordDict.get(word)[0] += 1;
            }
        }
        for (String word : targetWord) {
            if (!wordDict.containsKey(word)) {
                int[] value = new int[2];
                value[1] = 1;
                wordDict.put(word, value);
            } else {
                wordDict.get(word)[1] += 1;
 
            }
        }
        int dictNum = 0, originNum = 0, targetNum = 0;
        for (Map.Entry<String, int[]> entry : wordDict.entrySet()) {
            int origin = entry.getValue()[0];
            int des = entry.getValue()[1];
            originNum += origin * origin;
            targetNum += des * des;
            dictNum += origin * des;
        }
        double sqrt = Math.sqrt(originNum * targetNum);
        BigDecimal scale = new BigDecimal(dictNum).divide(new BigDecimal(sqrt), 4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)
                .setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        return scale.doubleValue();
    }
 
 
    /**
     * 分词
     *
     * @param str
     * @return
     */
    public static List<String> getWords(String str) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        if (StringUtils.isBlank(str)) {
            return list;
        }
        List<Term> segment = HanLP.segment(str);
        for (Term term : segment) {
            //https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x
            if (!PATTERN.matcher(term.word).matches()) {
                list.add(term.word);
            }
        }
        return list;
    }
 
}

中文分词就解决了, 还有向量余弦算法计算文本相似度 的问题也解决了,

下面是一个用户答案的评分的工具类, 以及其使用的示例, 

用户输入用户的答案, 用户答案和标准答案的多个关键字进行比较, 得到关键词双向匹配得分, 再和标准答案进行两个答案的文本比较得到相似性得分, , 两个得分计算平均值, 得到最后的得分.

package com.taohan.online.exam.util;
 
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
 
public class CompareUtil {
 
 
    public static void main(String[] args) {
        String userAnswer = "多态是在程序还没运行时不知道调用哪个函数,在程序执行中,根据情况动态确定,操作很灵活";
        String standAnswer = "多态是在程序还没运行时不知道调用函数,在程序执行,根据情况动态确定";
        List<String> keywords = Stream.of("多态", "程序", "函数名", "参数", "运行情况").collect(Collectors.toList());
        double score = getUserAnswerScore(userAnswer, standAnswer, keywords);
        System.out.println(score);
 
    }
 
 
    /**
     * 获取最后的得分
     *
     * @param userAnswer  用户答案
     * @param standAnswer 标准答案
     * @param keywords    关键词
     * @return
     */
    public static double getUserAnswerScore(String userAnswer, String standAnswer, List<String> keywords) {
        if (StringUtils.equals(userAnswer, standAnswer)) {
            return 1.0;
        }
        if (StringUtils.isBlank(userAnswer)) {
            return 0.0;
        }
        double textSameScore = HanlpUtil.cosine(userAnswer, standAnswer);
        double score = 0;
        if (keywords != null && keywords.size() > 0) {
            score = getCompareScore(keywords, userAnswer);
        } else {
            score = textSameScore;
        }
        //计算两者的平均数
        BigDecimal scale = new BigDecimal(textSameScore).add(new BigDecimal(score))
                .divide(new BigDecimal(2), 4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)
                .setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        return scale.doubleValue();
    }
 
 
    /**
     * 0.4254
     * 获得关键词双向匹配得分
     *
     * @param keywords
     * @param userAnswer
     * @return
     */
    public static double getCompareScore(List<String> keywords, String userAnswer) {
        List<BigDecimal> list = new ArrayList<>();
        for (String keyword : keywords) {
            BigDecimal precent = getPrecent(userAnswer, keyword);
            list.add(precent);
        }
        BigDecimal sum = new BigDecimal("0");
        for (BigDecimal bigDecimal : list) {
            sum = sum.add(bigDecimal);
        }
        BigDecimal scale = sum.divide(new BigDecimal(list.size()), 4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)
                .setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        return scale.doubleValue();
    }
 
 
    /**
     * 比较两个字符串的相似度
     *
     * @param answer
     * @param oneWord
     * @return
     */
    public static BigDecimal getPrecent(String answer, String oneWord) {
        int index = 0;
        if (oneWord == null || oneWord.length() < 1) {
            return new BigDecimal(0);
        }
        if (answer.indexOf(oneWord) != -1) {
            index = oneWord.length();
        } else {
            int length = oneWord.length();
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                String a = oneWord.substring(i, length - 1);
                String b = oneWord.substring(i + 1, length);
                if (answer.indexOf(a) != -1) {
                    index = a.length();
                    break;
                }
                if (answer.indexOf(b) != -1) {
                    index = b.length();
                    break;
                }
            }
        }
        if (index == 0) {
            for (int i = 0; i < oneWord.length(); i++) {
                if (answer.contains(String.valueOf(oneWord.charAt(i)))) {
                    index = 1;
                }
            }
        }
        BigDecimal decimal = new BigDecimal(index)
                .divide(new BigDecimal(oneWord.length()), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)
                .setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        return decimal;
    }
 
 
}

其实就是两个工具类的事情, 很简单.

这个是别人花钱雇我写的, 为了保证原创性, 暂时不会公开出来(大概4个月后会公开). 仅供大家参考