[发明专利]手写作文的自动批改方法及装置有效
| 申请号: | 201810223663.8 | 申请日: | 2018-03-19 |
| 公开(公告)号: | CN108595410B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
| 发明(设计)人: | 王岩;宋旸;张绍亮;袁景伟;黄宇飞;程童 | 申请(专利权)人: | 小船出海教育科技(北京)有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/232 | 分类号: | G06F40/232;G06F40/211;G06V30/148 |
| 代理公司: | 北京中联智道知识产权代理事务所(普通合伙) 11963 | 代理人: | 熊蒙 |
| 地址: | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 手写 作文 自动 批改 方法 装置 | ||
1.一种手写作文的自动批改方法,其特征在于,包括:
获取待批改的手写作文图像;
采用连通域分析算法以及直线检测算法对所述手写作文图像进行处理,去除所述手写作文图像中的干扰以及背景线,得到处理后的手写作文图像;
对所述处理后的手写作文图像进行行切分以及单词切分,得到多个单词图像块;
采用预设的单词识别模型对多个单词图像块进行识别,获取所述手写作文图像对应的文本内容;
对所述文本内容进行句子切分、句法分析、句子批改,获取所述手写作文图像对应的批改结果;
所述对所述处理后的手写作文图像进行行切分以及单词切分,得到多个单词图像块之前,还包括:
对所述处理后的手写作文图像进行单词拆分,将所述手写作文图像中相邻两行之间的粘连部分断开;
所述采用预设的单词识别模型对多个单词图像块进行识别,获取所述手写作文图像对应的文本内容之前,还包括:
获取单词识别样本;所述单词识别样本中包括:手写单词图像样本以及对应的文本内容;
按照所述单词识别模型对应的预设格式对所述单词识别样本进行归一化处理,获取处理后的单词识别样本;
根据所述处理后的单词识别样本对所述单词识别模型进行训练,得到所述预设的单词识别模型;
所述根据所述处理后的单词识别样本对所述单词识别模型进行训练,得到所述预设的单词识别模型,包括:
对所述单词识别样本按照单词长度进行划分,得到短单词识别样本、中单词识别样本以及长单词识别样本;
依次采用所述短单词识别样本、中单词识别样本以及长单词识别样本对所述单词识别模型进行训练,得到所述预设的单词识别模型;
识别得到单词图像块对应的单词后,可以将单词与预设词典中的单词进行比对,获取与单词匹配的词典中单词,在所述单词为词典中单词的一部分时,获取单词图像块之前或者之后的单词图像块对应的第二单词,判断所述单词与第二单词的组合是否为所述词典中单词,进而根据判断结果对过拆分的单词进行组合,以及对欠拆分的单词进行再次拆分,其中,过切分指的是将一个单词切分为两个或者多个单词,欠切分指的是将两个或者多个单词切分为一个单词;
所述对所述文本内容进行句子切分、句法分析、句子批改,获取所述手写作文图像对应的批改结果,包括:
对所述文本内容进行句子切分,获取所述文本内容中的多个句子;
对所述文本内容的每个句子进行句法分析,获取每个句子的分析结果;所述分析结果中包括:所述句子中包括的单词、短语、所述单词的词性以及所述短语的类型;
针对每个句子,根据所述句子的分析结果,选取对应的错误识别模型对所述句子进行识别,获取所述句子中的错误信息;
将所述句子中的错误信息输入预设的批改建议模型,获取所述句子对应的批改建议;
根据每个句子对应的批改建议,生成所述手写作文图像对应的批改结果;
所述对所述文本内容进行句子切分,获取所述文本内容中的多个句子,包括:
获取所述文本内容对应的类型;所述类型用于标识所述文本内容句子划分的准确度;
获取与所述类型对应的待提取特征;
根据所述待提取特征,对所述文本内容进行特征提取,获取所述文本内容中的切分特征信息;
根据所述切分特征信息对所述文本内容进行句子切分,获取所述文本内容中的多个句子;
根据所述句子的分析结果,选取对应的错误识别模型对所述句子进行识别,获取所述句子中的错误信息之前,还包括:
针对每个句子,将所述句子与预设的错误模式库进行比对,获取所述句子中的错误信息;所述错误模式库中包括:多种错误模式对应的正则表达式;
所述根据每个句子对应的批改建议,生成所述手写作文图像对应的批改结果,包括:
针对每个句子,在所述句子对应的批改建议为多个时,将所述句子对应的多个批改建议输入预设的批改选择模型,获取与所述句子对应的单个批改建议;
根据每个句子对应的单个批改建议,生成所述手写作文图像对应的批改结果;
批改选择模型可以为句子对应的批改建议进行打分,将得分最高的批改建议作为句子对应的最可能的批改建议。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于小船出海教育科技(北京)有限公司,未经小船出海教育科技(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810223663.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





