融合篇章成分识别的中文记叙文篇章结构测评
作者机构：首都师范大学文学院 北京控制与电子技术研究所 首都师范大学中国语言智能研究中心 北方工业大学信息学院
出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)
年 卷 期：2023年
学科分类：0501[文学-中国语言文学] 05[文学] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109700)资助 国家自然科学基金项目(62076167)资助 国家语委“十四五”规划项目（YB145-16）资助
主 题：篇章结构合理性 语料库 作文自动评分 层次注意力网络 BERT
摘 要：篇章结构合理性是作文自动评测中的重要考量维度。当前针对记叙文篇章结构合理性自动评估的研究还处于起步阶段。该文通过与语文教学专家共同制定记叙文篇章结构评价标准与篇章成分标注规范，构建了具有一定规模的中文记叙文篇章结构测评语料库。基于该语料库，该文提出了融合篇章成分识别的记叙文篇章结构测评模型。模型利用深度学习算法和注意力机制从单词、句子、段落3个层次学习文章特征，从而提取篇章结构的重要信息，最后通过融合识别的篇章成分结果进行结构合理性评分。利用构建的记叙文篇章结构语料库进行实验，结果表明，该文提出的模型准确率达到79.6%，优于现有工作和基线模型。
同方期刊数据库