随着社会经济的发展,各行各业逐渐摒弃了以学历、分数作为唯一指标的人才招录方式,转而选择以综合素质评价为基础的人才评价体系。表达能力包括沟通能力,概括能力,领导能力,交际能力等,作为人才的基础能力,在人才评价体系中处于十分重要的位置。然而,当前对表达能力的评价仍然停留在面试官决断这一初级层次,需要大量人力和时间成本,并且无法量化,只能靠经验划分层次。表达力评测项目针对这一问题,提出了一套新型表达力评测方案,通过参与评测,用户可以量化自己的表达能力水平。题目建设与分析系统是表达力评测项目的重要部分,它关注了评测中“题目”这一核心要素从生成初始化到投入使用再到分析优化的整个流程。首先,为了保证题目主题来源多样性与题目数量,系统需要定时爬取网络资源,并初始化为备用问题;其次,在用户参与评测过程中,系统将根据用户提交的音频,使用音频分析和文本分析手段分析出用户的表达能力水平,并提供简要的评语;随后,系统还需要利用用户提交的答案数据,使用统计学习方法来优化优化题目的参数,提升模型的稳定性;此外,系统也会提供必要的支持,使得专业人员可以介入题目的生命周期,从备用语料库中生成新的题目,或者人为地修改题目参数。本系统采用了前后端分离的技术,为了兼顾开发效率和开发稳定性,前后端均采用较为主流的框架。前端方面,微信小程序端采用了小程序官方的框架,网页端采用框架。后端方面使用作为编程语言,采用作为开发框架,并采用作为分布式任务队列框架。数据存储方面,系统缓存数据存储在中,结构化数据存储在中,非结构化的文件数据存储在百度对象存储中。本文对系统进行了功能测试,并使用对系统服务端进行了压力测试。系统已经上线并经历了两次实验运营。实验结果表明,系统的评分结果的与专家评分差距在分以内的样本数量超过,说明该系统能够在一定程度上量化评测者的表达能力。