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公开(公告)号:CN118736592B
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411216341.2
申请日:2024-09-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/164 , G06F40/232 , G06F40/30 , G06V30/146 , G06V30/22 , G06V10/82 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的主观性试题作答评价方法,涉及自然语言数据处理技术领域,该方法包括:收集主观性试题答案,并对所述主观性试题答案进行图像转化操作,得到仅具有黑色的前景信息和白色的背景信息的黑白图像;对所述黑白图像进行预处理操作,得到字符串,并将所述字符串看作结构化文本;对结构化文本进行文本纠错操作,得到正确文本;根据最终大语言模型对正确文本进行评价,得到最终得分。该方法减少了人力资源的消耗,提高了阅卷的效率的准确性,并减少了人为主观因素所带来的影响。
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公开(公告)号:CN118736592A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202411216341.2
申请日:2024-09-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/164 , G06F40/232 , G06F40/30 , G06V30/146 , G06V30/22 , G06V10/82 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的主观性试题作答评价方法,涉及自然语言数据处理技术领域,该方法包括:收集主观性试题答案,并对主观性试题答案进行文字识别,得到识别文本;对识别文本进行预处理操作,得到结构化文本;对结构化文本进行文本纠错操作,得到正确文本;根据最终大语言模型对正确文本进行评价,得到最终得分。该方法减少了人力资源的消耗,提高了阅卷的效率的准确性,并减少了人为主观因素所带来的影响。
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