1、本文主要對(duì)考試系統(tǒng)中主觀題評(píng)分的算法進(jìn)行了研究。文章在對(duì)現(xiàn)有的對(duì)于主觀題評(píng)分方法研究的基礎(chǔ)上，提出了利用XML語(yǔ)言中的DOM樹來(lái)解決主觀題評(píng)分的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)XML中的DOM樹的深度優(yōu)先遍歷來(lái)解決諸如簡(jiǎn)答題、論述題等主觀題題型的評(píng)分問(wèn)題。其次在知識(shí)庫(kù)的建立方面，本人還提出利用遺傳算法來(lái)選擇最優(yōu)答案的思想，因?yàn)槊恳坏李}的標(biāo)準(zhǔn)答案可能不唯一，在具體的評(píng)分過(guò)程中，應(yīng)該選取與學(xué)生答案的答題模式和關(guān)鍵詞匹配較大的標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行評(píng)判，這樣可以減少錯(cuò)判的

2、機(jī)率，遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠通過(guò)定義的變異算法組成最適用于評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)答案。最后本人在引用前人研究的模糊數(shù)學(xué)的單向貼近度和模糊綜合評(píng)判方法來(lái)解決主觀題評(píng)分的基礎(chǔ)上，提出了利用這兩個(gè)方法的結(jié)合來(lái)解決諸如概念題這類題型的評(píng)分問(wèn)題。 本文側(cè)重于在理論的層次上對(duì)主觀題判分的方法進(jìn)行設(shè)計(jì)和說(shuō)明，這些方法也具有一定的使用范圍和局限性。回顧過(guò)去，展望未來(lái)，主觀題評(píng)分技術(shù)的實(shí)現(xiàn)能被更多的領(lǐng)域所研究，也使得具有人工智能特點(diǎn)的主觀題評(píng)分技術(shù)顯得不是那