在计算机智能评分研究中,选取定标样本对建立评分模型至关重要。通过对不同定标集人机评分的对比研究,提出"专家随机抽取+智能挑选样卷+聚类分段补充"的定标集选取方法。这种方法提升了评分模型对于各分数段的建模能力,符合高考等考试环境下考生成绩呈正态分布的特点,拓展了对专家评分和阅卷教师评分的综合学习能力,使得计算机智能辅助评分系统能够通过深度学习的方法,更加全面地理解和掌握评分标准。
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