智能在線考試系統的設計與實現

楊 威，張瑩鑫，薛二虎(長春師范大學計算機科學與技術學院，吉林長春 130032)

智能在線考試系統的設計與實現

楊 威，張瑩鑫，薛二虎
(長春師范大學計算機科學與技術學院，吉林長春 130032)

傳統的在線考試系統對客觀題的評判較好，但不能進行主觀題的判斷，因此也就不能給學生及時答復，無法減輕教師的閱卷負擔。中文語義相似度是通過對文本進行分詞、過濾掉停用詞后計算語義相似度和語法相似度，再由兩者的加權平均計算得出。目前中文相似度主要應用于信息檢索、自動問答、自然語言處理、數據挖掘等領域，還可以將中文語義相似度的方法應用于在線考試系統中。本文通過對“一種用于中文文本查重的雙因子相似度計算”進行改進，實現了兩文本的語義相似度的計算，然后將其應用于在線考試系統的主觀題評判上。智能考試系統實現了智能考試與閱卷，擴大了語義相似度的應用范圍，節約了教育的成本，減輕了教師閱卷的負擔，提高了教學效率。

在線考試系統；文本相似度；語義相似度；語法相似度；中文分詞

隨著網絡的普及以及學生接受教育方式的改變，學生了解自己掌握知識情況的方式也發生著改變，不再只是依靠參加紙質考試，然后由教師閱卷，再由教師評講的方式來了解自己對知識的掌握情況。在線考試系統能很好地適應這種改變的趨勢，但是傳統的在線考試無法很好地進行主觀題的評判，而對主觀題的評判就涉及中文語義相似度計算[1-3]。為了迎合這種趨勢以及減輕教師壓力、方便學生快速掌握自己的學習情況、降低教育成本、使學生不受時間與地點的約束而進行考試，同時方便教師在網上編卷和查看學生成績，有必要開發基于中文語義相似度計算的在線考試系統。

1 概述

學生在互聯網上通過智能在線考試系統進行測試，可以了解自己對知識的掌握情況。在線考試系統在給予學生及時、準確答復的同時，也大大減輕了教師閱卷的負擔。在主觀題的判斷上使用中文語義相似度的方法來比對學生答案與標準答案，解決了傳統在線考試系統此方面的弊端。

中文語義相似度計算首先通過對文本進行分詞[4]，然后過濾掉停用詞，最后進行語法相似度和語義相似度的計算[2]。語法相似度計算是將過濾后的分詞按順序排列，然后對這兩個序列提取最大公共子串，根據最大公共子串在兩文本序列之和中所占比例求出；語義相似度計算是通過分詞計算詞語在文本中的權重，根據權重提取特征詞，再由兩文本的特征詞的重合度計算得出。

2 系統模塊

2.1 考生模塊

普通考生可以進行在線考試，查看考試成績等操作；注冊考生還可以查看考過試卷的信息及試卷答案和解析。考生模塊流程如圖1所示。

2.2 管理員模塊

管理員可以添加、修改試卷信息，管理考生信息、網站以及個人信息。管理員模塊流程如圖2所示。

圖1 考生模塊流程圖

圖2 管理員模塊流程圖

3 中文分詞

智能在線考試系統中采用的分詞方法是用基于PHP語言的SCWS(Simple Chinese Word Segmentation)簡易中文分詞系統，它是一套基于詞頻詞典的機械中文分詞引擎，經小范圍測試準確率在90%～95%之間，能夠滿足系統的需求。該系統的使用方法是將SCWS的類實例化，具體代碼如下：

require ’pscws4.class.php’;

$scws = new PSCWS4(’gbk’);

$scws->set_dict(’etc/dict.xdb’);

$scws->set_rule(’etc/rules.ini’);

$scws->send_text($text);

$tmp = $cws->get_result()；

4 文本相似度

文本相似度的計算包括語義相似度的計算與語法的相似度計算兩部分。語義相似度計算，首先通過對文本進行分詞，然后過濾掉停用詞，最后進行語法相似度和語義相似度的計算。語法相似度計算，將經過過濾后的分詞按順序排列，然后對這兩個序列提取最大公共子串，根據最大公共子串在兩文本序列之和中所占比例求出。

最大公共子串的計算方法：(1)計算第一個文本序列與第二個文本序列的公共子串個數C1，如圖3所示，公共子串為C1=3。(2)計算第二個文本序列與第一個文本序列的公共子串個數C2，如圖4所示，公共子串為C2=4。

圖3 第一個文本序列與第二個文本序列的公共子串

圖4 第二個文本序列與第一個文本序列的公共子串

比較C1和C2的大小，最大公共子串的取值為較大的那個。本文通過對“一種用于中文文本查重的雙因子相似度算法”[2]進行改進，實現了兩文本的語義相似度的計算。語義相似度計算是通過分詞計算詞語在文本中的權重，根據權重提取特征詞，再由兩文本的特征詞的重合度計算得出。文本相似度計算流程圖如圖5所示。

圖5 文本相似度計算流程圖

語義相似度f1的計算公式為：

(1)

其中，n為交叉集中元素的個數,Wki為文本1特征串中第k個詞的權重,Wkj為文本2特征串中第k個詞的權重。N為文本1和文本2特征串元素的總個數。

語法相似度f2的計算公式為：

(2)

其中，c為公共子串的個數，a為文本1中詞的個數，b為文本2中詞的個數。

文本相似度f的計算公式為：

f=?×f1+β×f2.

(3)

其中，?為語義相似度的權值，β為語法相似度的權值。本系統中采用?=0.7，β=0.3。

用該文本相似度計算方法得出的結果如表1所示。

表1 文本相似度計算結果表

5 系統設計

5.1 前臺界面設計

考生可以進行注冊，密碼采用md5加密處理，注冊后由系統自動發送郵件通知注冊成功。考生注冊后可以登錄考試系統，查看試卷內容、試題答案、答案解析、自己的答案、自己在該次考試中的成績以及成績排名等信息。考生前臺界面設計如圖6所示。

圖6 考生前臺界面

5.2 后臺界面設計

管理員必須進行登錄才能進行操作，每個后臺頁面都有對管理員身份進行驗證的功能。管理員后臺界面設計如圖7所示。

圖7 管理員后臺界面

6 結語

中文語義相似度主要應用于信息檢索、自動問答、自然語言處理、數據挖掘等領域。本文將其應用于在線考試系統主觀題的評判上，能夠很好地實現在線考試系統的智能考試與智能閱卷。智能在線考試系統擴大了語義相似度的應用范圍，節約了教育的成本，減輕了教師閱卷的負擔，提高了教學的效率。

[1]金希茜.基于語義相似度的中文文本相似度算法的研究[D].杭州:浙江工業大學,2009.

[2]劉小軍,趙棟,姚衛東.一種用于中文文本查重的雙因子相似度算法[J].計算機仿真,2007(12):313-314.

[3]鮑軍鵬,沈鈞毅,劉曉東,等.自然語言文檔復制檢測研究綜述[J].軟件學報,2003(10):1753-1760.

[4]Hightman.SCWS中文分詞[EB/OL].(2008-03-08)[2013-04-01].http://www.xunsearch.com/scws/docs.php#pscws4.

Design and Implementation of the Intelligent Online Examination System

YANG Wei, ZHANG Ying-xin, XUE Er-hu

(College of Computer Science and Technology, Changchun Normal University, Changchun Jilin 130032, China)

The traditional online examination system judges the objective questions better, but it can not judge the subjective questions, so it can not give the student timely reply and can not alleviate the burden of the teachers. Semantic similarity of Chinese is calculated by word segmentation, filtering out stop words, and calculating the semantic similarity and grammatical similarity, and then calculating the weighted average of them. At present, Chinese similarity is mainly used in information retrieval, automatic question answering, natural language processing, data mining and other fields. However, the method of Chinese semantic similarity can also be applied to online examination system. In this paper, we improve the semantic similarity of two texts by improving the “two-factor similarity measure” for checking the weight of Chinese text, and then apply it to judge the subjective questions of online examination system. The intelligent online examination system achieves intelligent examination and marking, expands the application of semantic similarity, saving the cost of education, reducing the burden of teachers marking, improve teaching effectiveness.

online examination system;text similarity;semantic similarity;grammatical similarity; Chinese word segmentation

2017-01-20

吉林省教育廳“十二五”科學技術研究項目“基于智能算法的遙感影像分類技術研究”(吉教科合字[2015]第361號)；長春師范大學校內科研基金項目“基于聚類集成的多分辨率遙感影像分類技術研究”(長師院自科合字[2012]07)。

楊 威(1979- )，女，副教授，從事智能信息處理研究。

TP311

A

2095-7602(2017)04-0026-05