面向大规模英语口语机考的复述题自动评分技术研究

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NCMMSC2009 面向大规模英语口语机考的复述题自动评分技术研究 * 严可，胡国平，魏思，戴礼荣 (中国科学技术大学电子信息工程系讯飞语音实验室 230027) 文　摘：为了改变计算机必须依靠文本才能进行评分的情况，本文在国内范围内首次开展了面向大规模英语口语机考中的复述题型自动评分技术研究并证明了其技术可行性。本文首先基于连续语音识别、自然语言理解等技术搭建了复述题自动评分技术流程，并针对复述题无需按原文复述、考试现场录音质量低等难点，通过借助朗读题录音的声学模型自适应处理、基于复述原文的通用语言模型裁剪、基于识别输出词图的机器评分特征提取等一系列的改进工作的开展，最终完成的自动评分系统在 339 份中国科学技术大学期末考试现场采集的复述题数据集上达到了专家精细评分 84%的性能，超过了教师批量阅卷时的性能，使系统在实用中，能辅助教师进行更科学客观的评分。关键词：计算机辅助语言学习；复述题评分；语音识别；语言模型；评分特征 *基金项目：作者简介：严可,1984 年 1 月，男，汉族，籍贯江苏宜兴，硕士研究生。通讯联系人：戴礼荣，教授，E-mail：lrdai@.ustc.edu.cn 英语是中国学生的主要课程之一。近年来，针对中国人的英语都是“哑巴英语”的问题，从教育主管部门到教学一线都日益重视英语口语教学。基于 “以测促学”的目的，英语口语考试被广泛关注。传统的口语考试模式是考官在和考生进行一些面对面的交流后现场给出评分，这种模式难以大规模组织。近年来出现了一些基于计算机和网络技术的英语口语机考系统，如上海外语教育出版社的口语机考系统[1]、蓝鸽[2]的系统等，实现了考官和考生在场所上的分离，支持了大规模的口语考试的组织。但在阅卷方面，仅支持客观题的阅卷。主观题的阅卷工作仍需要投入大量的人力物力。对于口语表达水平评分任务而言，仍然完全由人工进行批阅。且这种评分任务不仅主观性强，而且时间紧、强度高，因此阅卷的质量很难控制。因此，如何实现英语口语考试的自动阅卷成为近年来的一个研究热点。英语口语机考系统为了能够全面的考察考生的发音、理解、表达、交流等各方面能力，其试卷一般由朗读题、复述题、看图说话、自由表达等多个题型共同构成。在这些题型之中，朗读题型的自动阅卷技术[3-6]研究较早，技术也相对比较成熟。例如，本文作者 2007 年开展了朗读题自动评分的相关研究工作[7]，在机器评分和人工真实评分的相关度上，达到了了专家精细打分性能的 94%，显著超

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文档标题：	面向大规模英语口语机考的复述题自动评分技术研究
文档作者：	keyan
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