[发明专利]一种评分方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种评分方法，其特征在于，包括：

获取图片信息、第一信息和第二信息，所述图片信息包括待评分试卷的内容信息，所述第一信息包括预设的人体组织图像，所述第二信息包括参考答案文本信息；

将所述图片信息进行分割得到第一待评分图片和第二待评分图片，所述第一待评分图片包括考生上传的人体组织图像，所述第二待评分图片包括学生在预设的问答题答题框中填写的文本信息；

将所述第一待评分图片进行预处理，得到预处理后的第一待评分图片，将所述第二待评分图片进行预处理得到文本信息，所述文本信息包括考生在预设的问答题答题框中填写的答案信息；

根据所述预处理后的第一待评分图片和所述第一信息得到第一评分点，根据所述文本信息和所述第二信息得到第二评分点；

根据所述第一评分点和所述第二评分点对考试的试卷进行评分；

其中，预处理后的第一待评分图片和所述第一信息得到第一评分点，包括：

利用双层小波变换对所述考生上传的人体组织图像的灰度化图像进行计算得到第一特征向量，利用双层小波变换对所述预设的人体组织图像的灰度化图像进行计算得到第二特征向量；

基于所述第一特征向量构建第一灰度共生矩阵，基于第二特征向量构建第二灰度共生矩阵；

根据所述第一灰度共生矩阵进行特征提取得到第三特征向量，根据所述第二灰度共生矩阵进行特征提取得到第四特征向量，所述第三特征向量包括考生上传的人体组织图像的纹理特征，所述第四特征向量包括预设的人体组织图像的纹理特征；

根据所述第三特征向量和所述第四特征向量得到第一评分点。

2.根据权利要求1所述的评分方法，其特征在于，所述根据所述文本信息和所述第二信息得到第二评分点，包括：

将所述文本信息和所述参考答案文本信息发送至Transformer编码器中得到第一词向量和第二词向量，所述第一词向量为对文本信息的表征，所述第二词向量为对参考答案文本信息的表征；

将所述第一词向量发送至神经网络模型中进行特征提取得到第五特征向量，将所述第二词向量发送至所述神经网络模型中进行特征提取得到第六特征向量；

利用双向注意力机制计算所述第五特征向量和所述第六特征向量之间的语义匹配度，得到语义匹配向量；

将所述语义匹配向量输入至卷积神经网络，得到第二评分点。

3.根据权利要求2所述的评分方法，其特征在于，所述利用双向注意力机制计算所述第五特征向量和所述第六特征向量之间的语义匹配度，得到语义匹配向量，包括：

获取拼接函数；

基于所述第五特征向量和所述第六特征向量构建相似度矩阵；

根据所述相似度矩阵计算所述文本信息到所述参考答案文本信息的注意力权重得到第七特征向量，跟据所述相似度矩阵计算所述参考答案文本信息到所述文本信息的注意力权重得到第八特征向量；

利用所述拼接函数将所述第七特征向量和所述第八特征向量进行拼接得到语义匹配向量。