基于数据挖掘的自动评语生成方法的研究

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学生评语是体现学生德智体美劳各方面情况的重要手段,是老师对学生一段时期在校表现情况的综合评定,也是学校与家长沟通的重要桥梁。对于学生来讲,学生评语不单单是对其一段时间的评定,更是学生自我提高的方向标,进而帮助学生及时发现自身的不足。论文以智能学生评语生成方法的研究为目的,主要研究内容可以归纳为以下三个方面:第一方面,结合我国现行的教育制度和教育目的的要求与特点,采用关联规则技术从大量经过分词与标注的学生评语中提取出满足最小支持度的评价指标,建立了符合现在教育的多维度、多层次、多内容的评价指标体系。根据提取指标的基本原则,对一些指标进行了归类与舍弃,所建立的评价指标体系主要具有导向功能和激励功能。可利用评价指标体系对学生进行全面的评价,符合现代教育要求和发展方向,同时全面的评价指标体系也可以使老师在考察学生日常学习生活中的表现时有准确的参考依据。第二方面,根据符合客观实际的全面评价指标体系和情感词规则模板提取出修饰每个评价指标的情感词,根据模糊集理论构造隶属函数,在通过隶属函数计算出隶属度来确定情感词和程度副词的情感极性强度,建立出完善的程度副词库和评价指标对应的情感词库。第三方面,利用层次分析法对论文所提取的评价指标进行权重的计算,通过加权平均的方法来求得学生的综合评分,并根据每个评价指标的权重值来制定学生评语的生成模板,再根据每个评价指标的分数,从程度副词库和情感词库中提取出相应分数段对应的词语按照语法结构添加到评语生成模板中,最后形成理想的学生评语。不但提高了评语的准确性和客观性,同时也减少人为因素所带来的负面影响。智能学生评语生成不但可以帮助老师减轻工作的负担,同时在学生评语迈向科学化和规范化的道路上起到了积极的促进作用。
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