针对英语在线考试系统的主观题评分本身具有的复杂性，引入单词表达式的词向量模型global vector(GloVe)与卷积神经网络(CNN)构建文本表达式特征，提出了基于GloVe-CNN算法的主观题自动评阅模型，以实现英语在线考试系统主观题自动评分。通过平方加权Kappa评价指标，与人工阅卷分数差对比发现，该模型在评分的一致性、准确性等指标上要优于卷积神经网络、 KNN模型等传统的模型，整体性能较好，可进一步减轻教师的教学负担。
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