Bagaimana untuk melaksanakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar dalam menjawab dalam talian

Cara melaksanakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar dalam menjawab dalam talian

Dalam bidang pendidikan moden, dengan peningkatan pembelajaran dalam talian, semakin ramai pelajar dan institusi pendidikan memilih untuk menggunakan sistem jawapan dalam talian. Walau bagaimanapun, cara mencari soalan khusus dengan cepat dan cara melabel dan mengklasifikasikan soalan ujian adalah masalah biasa bagi pelajar dan guru. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh menggunakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Pelabelan soalan ujian merujuk kepada proses pengkategorian, pengkategorian dan pelabelan soalan ujian Dengan melabelkan soalan ujian dengan label tertentu, pencarian dan carian boleh dibuat dengan lebih mudah. Fungsi carian pintar menggunakan algoritma dan teknologi untuk melakukan analisis semantik dan pengiraan korelasi pada soalan ujian untuk memberikan hasil carian yang lebih tepat.

Di bawah ini kami akan memperkenalkan secara terperinci cara melaksanakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar dalam menjawab dalam talian.

1. Pelaksanaan fungsi menanda soalan ujian

Fungsi menanda soalan ujian terbahagi kepada dua kaedah: penandaan manual dan penandaan automatik.

1. Pemarkahan manual

Pemarkahan manual bermakna apabila guru atau pentadbir memuat naik soalan ujian, mereka memilih tag yang berkaitan secara manual untuk mengklasifikasikan soalan ujian. Kaedah ini memerlukan guru mempunyai pengetahuan dan pengalaman profesional tertentu dan dapat menilai dengan betul kategori yang termasuk dalam soalan ujian. Contohnya, soalan matematik boleh dilabelkan dengan "matematik", "algebra", "geometri", dsb., dan soalan bahasa boleh dilabelkan dengan "Bahasa Cina", "komposisi", "kefahaman bacaan", dsb.

Kelebihan penandaan secara manual ialah ia dapat memastikan ketepatan dan kekompakan label, tetapi kelemahannya ialah ia memerlukan banyak masa dan tenaga daripada guru.

2. Pemarkahan automatik

Pemarkahan automatik merujuk kepada mengelas dan menanda soalan ujian secara automatik melalui model latihan menggunakan teknologi berkaitan seperti pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Kaedah ini dapat mengurangkan beban guru dan meningkatkan kecekapan operasi.

Kunci kepada pemarkahan automatik adalah untuk mewujudkan model latihan untuk klasifikasi soalan ujian. Pertama, sejumlah besar data soalan ujian berlabel perlu dikumpul sebagai set latihan. Kemudian, berdasarkan maklumat teks seperti batang soalan, pilihan dan jawapan, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk latihan membina model yang secara automatik boleh menentukan kategori soalan ujian.

Malah, kita boleh menggunakan model pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) untuk melatih secara berulang set latihan untuk mendapatkan model dengan ketepatan yang lebih tinggi. Kemudian, model ini digunakan pada sistem menjawab soalan dalam talian, dan data soalan ujian dimasukkan ke dalam model untuk pengelasan dan pemarkahan automatik.

2. Pelaksanaan fungsi carian pintar

Fungsi carian pintar menggunakan algoritma dan teknologi untuk melakukan analisis semantik dan pengiraan korelasi pada soalan ujian untuk memberikan hasil carian yang lebih tepat.

1. Analisis semantik

Analisis semantik merujuk kepada membandingkan dan memadankan istilah carian dengan data soalan ujian, dan menilai sama ada ia berkaitan dengan soalan ujian berdasarkan makna dan kaitan perkataan. Anda boleh menggunakan model vektor perkataan dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi untuk menukar data teks kepada perwakilan vektor, dan mengira persamaan antara vektor untuk menentukan perkaitan semantik istilah carian dan soalan ujian.

2. Pengiraan perkaitan

Pengiraan perkaitan merujuk kepada menyusun dan mengesyorkan hasil carian berdasarkan atribut dan maklumat berkaitan soalan ujian. Kaedah statistik berdasarkan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) boleh digunakan untuk mengira kepentingan istilah carian dalam soalan ujian dan korelasi antara soalan ujian dan istilah carian. Ia juga boleh digabungkan dengan algoritma pengisihan pembelajaran mesin untuk membuat pengesyoran diperibadikan berdasarkan maklum balas pengguna dan gelagat sejarah.

Ringkasnya, melaksanakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar dalam menjawab dalam talian boleh meningkatkan pengalaman dan kecekapan pengguna. Melalui pemarkahan manual dan pemarkahan automatik, label pengelasan ditambahkan pada soalan ujian untuk memudahkan pengambilan dan pengelasan berikutnya. Pada masa yang sama, hasil carian yang lebih tepat dan diperibadikan boleh disediakan melalui analisis semantik dan kaedah pengiraan korelasi. Walau bagaimanapun, pelaksanaan khusus fungsi ini perlu digabungkan dengan keperluan teknologi dan platform khusus, dan memerlukan penyelidikan dan pembangunan dan pengoptimuman lanjut.

*Contoh kod dalam artikel ini agak rumit dan memerlukan banyak sokongan teknikal buat masa ini. Kami berharap pengenalan di atas dapat memberi pemahaman umum kepada pembaca dan memberi inspirasi kepada mereka untuk meneroka lebih lanjut teknologi dan kaedah aplikasi yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan penandaan soalan ujian dan fungsi carian pintar dalam menjawab dalam talian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!