基于卷积神经网络的主观题阅卷系统的设计与实现

人工智能与信息技术的飞速发展，使得越来越多的产业走向人工智能的时代。人工智能的发展改变原有的工作方式，使得工作效率变得快捷有效，诸多工作岗位从原先人力操作转变成现有的机械操作、人工智能自动完成。教育考核作为检测教学结果的重要手段，教育考核过程中产生的试卷需要批阅。传统的阅卷方式，需要大量的人力、时间。网络阅卷系统的出现使客观题的阅卷时间得到减少，但是由于主观题需要人为的判断，主观题的阅卷一直由人工进行。因此，主观题阅卷系统的研发能够极大的减少阅卷时间及阅卷人力。
本文主要研究当前各种神经网络，运用手写识别技术与Gensim实现一个基于卷积神经网络的主观题自动阅卷系统。使用手写识别技术将答题纸上的手写答案扫描出来，再利用Gensim进行文本相似度计算分值。同时使用FTP技术实现试卷及答题纸的上传与下载。用户账号信息保存在MongoDB数据库中。采用PyQt设计可视化界设计。最终实现一个基于手写识别的主观题阅卷系统，使主观题的阅卷工作也能够进行自动阅卷。其次，对系统进行功能测试及性能测试，最终测试结果表明该系统功能能够正常实现，能够实现主观题的自动阅卷、试卷的下载、上传以及试卷评分的存储，系统满足预期结果。

关键词：人工智能；卷积神经网络；主观题阅卷；文本相似度匹配

Abstract

The rapid development of artificial intelligence and information technology has made more and more industries move towards the era of artificial intelligence. The development of artificial intelligence has changed the original way of working, making work efficiency fast and effective.

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