[发明专利]一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法

权利要求书

1.一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)读取课程目标达成情况文档，并对文档进行PDF扫描，得到PDF扫描件；

2)对PDF扫描件进行区域分割，获得对应区域的初始数据；

3)对所述对应区域的初始数据进行OCR扫描，获取对应区域的待检测元数据；

4)利用文本匹配算法对待检测元数据进行处理，提取出关键词和关键句，并生成摘要；

5)利用文本相似度算法对关键词和关键句进行文本相似度对比，计算关联区域元数据的相似度，并生成关联区域元数据相似度报表。

6)判断关联区域元数据相似度报表是否存在异常，若是，则评价结果为不合理，否则，评价结果为合理。

所述异常的判断标准为：对相似度报表内关联区域的相似度进行加权，若加权后的相似度低于阈值，则存在异常，若加权后的相似度不低于阈值，则不存在异常。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，所述读取课程目标达成情况文档后，对课程目标达成情况文档进行格式归一化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，在步骤3)中，获取对应区域的待检测元数据后，对其进行预设标准向量化；

所述预设标准向量化的步骤包括：

3.1)将待检测元数据进行向量化处理；

3.2)将向量化的元数据根据文本匹配算法模型的输入做标准化。

4.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，在步骤4)中，利用文本匹配算法对待检测元数据进行处理，提取出关键词和关键句，并生成摘要的步骤包括：

4.1)根据历史课程目标达成情况评价文档的元数据向量，构建文本匹配算法模型；

所述文本匹配算法模型包括关键词抽取模型和关键句抽取模型；

4.2)将待检测元数据输入到关键词抽取模型中，抽取得到关键词；

4.3)将待检测元数据输入到关键句抽取模型中，抽取得到关键句。

5.根据权利要求4所述的一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，所述关键词抽取模型如下所示：

式中，为关键词，i₁＝1,2,…,n，n为关键词数量；为关键词对文本的重要度；a为学习率；为关键词跳转到文本页面，在有向有权图的图中对应入度的点；为关键词跳转到文本页面，在有向有权图的图中对应出度的点。

6.根据权利要求4所述的一种基于语义分析的课程目标达成情况评价合理性评价的方法，其特征在于，所述关键句抽取模型如公式(2)至公式(5)所示：

式中，TF-IDF是衡量单个词语在文档中到重要程度，t是关键词词条，i₁为关键词序数，i₁＝1,2,…,n，n为关键词数量；d是文本；TF是词频，表示词条t在文本d中出现到频率；IDF是逆向文件词频；DF是包含词条t的文本数；BM25是在搜索引擎中衡量词语与文档的关联程度，Q是查询语句，包含关键词t₁,t₂,t₃,...,t_n；D是被检索到的文档，k₁和b均为常数字，avgDL为文本的平均长度；V_i为文本的第i句，i＝1,2,…,m，m为文本句子数量；WS(V_i)是文本第i句V_i的得分；In(V_i)为文本第i句V_i跳转到文本页面，在有向有权图的图中对应入度的点；Out(V_j)为文本第j句V_i跳转到文本页面，在有向有权图的图中对应出度的点。