Automatic Test Paper Generation Technology for Mandarin Based on Hilbert Huang Algorithm

计算机科学 可扩展性 考试(生物学) 普通话 人工智能 机器学习 人工神经网络 算法 数据挖掘 数据库 语言学 生物 哲学 古生物学
作者
Lei Wang
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier BV]
卷期号:228: 808-816
标识
DOI:10.1016/j.procs.2023.11.099
摘要

With the development of computer technology, automatic test paper generation systems have gradually become an effective tool for detecting and maintaining national machine security and protecting the rights and interests of workers. This article achieved multi-level oral scores for different types of questions through online scoring using artificial neural networks in recent years. Based on its specific situation and evaluation index requirements, an analysis module that is reasonable, efficient, and in line with the hierarchical structure and module requirements of national conditions has been designed to complete the research on automatic test paper generation technology, in order to help better manage and allocate human resources and improve production efficiency. Afterwards, this article conducted functional testing on the technical module. The test results showed that the scalability of the system was over 82%.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哈哈哈发布了新的文献求助10
刚刚
zzzz发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
SciGPT的应助被clevenx采纳,获得10
2秒前
DW的应助被独特听芹采纳,获得10
4秒前
鲤鱼夏完成签到,获得积分10
5秒前
6682完成签到,获得积分10
5秒前
去有你的季节完成签到,获得积分10
6秒前
SuperbangGGG完成签到,获得积分10
7秒前
席成风发布了新的文献求助10
7秒前
water_marvel完成签到,获得积分10
8秒前
lonelymusic完成签到,获得积分10
8秒前
你好完成签到,获得积分10
8秒前
汉堡包的应助被shouyu29采纳,获得10
8秒前
华仔的应助被ylllucile采纳,获得10
8秒前
eon完成签到,获得积分10
8秒前
andy完成签到,获得积分20
9秒前
10秒前
王铭轩完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
clevenx发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
15秒前
哗啦啦发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
高高的小之完成签到,获得积分10
17秒前
nanami发布了新的文献求助10
17秒前
ding的应助被zzb采纳,获得10
17秒前
桐桐的应助被andy采纳,获得30
18秒前
暮云完成签到,获得积分10
18秒前
yi417发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
啦啦啦123完成签到,获得积分10
19秒前
脑洞疼的应助被eon采纳,获得10
20秒前
wxjixej发布了新的文献求助10
21秒前
123456777完成签到 ,获得积分0
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7789725
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9327323
关于积分的说明 20417193
捐赠科研通 7379170
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3322867
关于科研通互助平台的介绍 2470788
邀请新用户注册赠送积分活动 2339676