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    基于Levenshtein距離的Word操作題自動(dòng)評分算法

    2021-01-18 03:38:14羅泉劉芝
    現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020年32期
    關(guān)鍵詞:商務(wù)向量距離

    羅泉,劉芝

    (1.廣西大學(xué)行健文理學(xué)院,南寧 530005;2.南寧師范大學(xué),南寧 530001)

    0 引言

    《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)》是大多數(shù)高校的通識必修課程,學(xué)生們通過學(xué)習(xí)后能熟練掌握Word、Excel、Power?Point等軟件的常用操作,這就需要任課教師能督促學(xué)生完成課堂、課后練習(xí)并及時(shí)修改。但由于班級眾多,任課教師需要大量時(shí)間進(jìn)行批閱修改。為了減輕教師負(fù)擔(dān),眾多學(xué)者對Office操作題的自動(dòng)評分進(jìn)行了研究,采用的方法主要有幾種。

    方法1:使用Office內(nèi)嵌的VBA技術(shù)或Office提供的COM接口,讀取考生文檔每個(gè)元素的屬性信息,依次與標(biāo)準(zhǔn)答案的屬性信息進(jìn)行比較,根據(jù)得分點(diǎn)自動(dòng)計(jì)算出分?jǐn)?shù)[1-3]。

    方法2:通過計(jì)算考生文檔與標(biāo)準(zhǔn)答案之間的文本距離,獲得兩者之間的相似度,實(shí)現(xiàn)操作題的自動(dòng)評分[4]。

    方法1依賴于Office軟件,不適用于多線程、高并發(fā)情景;方法2適用于考生從空白文件創(chuàng)建答卷文檔的情景,而不適用于從給定素材創(chuàng)建答卷文檔的情景。例如,素材文件有文字“Hello”,題目要求在素材基礎(chǔ)上添加信息,并得到最終文字“Hello World”。若考生將素材文件作為答卷提交,按方法2會得到50分,但實(shí)際應(yīng)為0分。

    依據(jù)上述分析,本文針對學(xué)生基于素材完成操作練習(xí)的場景,基于編輯距離實(shí)現(xiàn)了一種Word操作題自動(dòng)評分算法,并對算法進(jìn)行了測試驗(yàn)證。

    1 Word OpenXML文件格式介紹

    微軟從Office 2007開始使用OpenXML[5]格式來存儲信息,一個(gè)Office文檔由多個(gè)XML文件構(gòu)成,每個(gè)XML文件被稱為部件,用于存儲不同含義的信息。將Word文檔后綴名改為zip并解壓,可以得到如圖1所示的目錄結(jié)構(gòu)。

    圖1 Word的OpenXML目錄結(jié)構(gòu)

    圖1中,styles.xml包含Word樣式信息,分別存儲在、、節(jié)點(diǎn)中;drawing1.xml包含Word中插入的形狀、SmartArt圖形等信息,存儲在多個(gè)及其子節(jié)點(diǎn)中;document.xml包含Word正文的段落文本、段落屬性、文本屬性、頁面等信息,其中段落文本及相關(guān)屬性按順序存儲在以及子節(jié)點(diǎn)中,字體顏色存儲在節(jié)點(diǎn)中,頁面信息如頁邊距、頁面尺寸等存儲在節(jié)點(diǎn)中[6]。在本文中,將上述存儲了XML核心內(nèi)容的節(jié)點(diǎn)稱為特征節(jié)點(diǎn)。

    2 Levenshtein距離

    Levenshtein距離即文本編輯距離,提出于1965年,是字符串A通過編輯(添加、刪除、修改)單個(gè)字符,最終修改為字符串B所用的最少步驟次數(shù),主要用于度量兩個(gè)字符串間的距離[7]。其公式如下:

    在本文中,Levenshtein距離主要用于度量兩個(gè)XML片段間的距離,如片段 A:與片段 B:的距離為6,其中代表的是字體顏色。由于在Word中改變字體顏色只需要操作一步,直接計(jì)算XML片段的文本編輯距離并不合理,因此需要將XML片段進(jìn)行轉(zhuǎn)換再計(jì)算距離。以片段為例,對轉(zhuǎn)換的流程說明如下:

    (1)定義innerNode類型,innerNode.label用于存儲文本

    (2)創(chuàng)建innerNode類型數(shù)組NodeArray

    (3)依據(jù)片段的開始標(biāo)簽,構(gòu)造innerNode對象,使 innerNode.label=”A”,添加到 NodeArray數(shù)組尾部

    (4)依據(jù)片段的屬性名attr1,構(gòu)造innerNode對象,使 innerNode.label=”attr1”,添加到 NodeArray 數(shù)組尾部

    (5)依據(jù)片段的屬性值val1,構(gòu)造innerNode對象,使innerNode.label=”val1”,添加到NodeArray數(shù)組尾部

    (6)依據(jù)片段的文本abc,構(gòu)造3個(gè)innerNode對象,使每個(gè)對象的 label分別為”a”、”b”、”c”,并依次添加到NodeArray數(shù)組尾部

    (7)依據(jù)片段的結(jié)束標(biāo)簽,構(gòu)造innerNode對象,使 innerNode.label=”/A”,添加到 NodeArray 數(shù)組尾部

    當(dāng)比較兩個(gè)innerNode類型對象是否相等時(shí),等價(jià)于比較對象的label值是否相等。經(jīng)過轉(zhuǎn)換,本節(jié)例子中片段A與片段B之前的編輯距離轉(zhuǎn)成了計(jì)算Node?Array數(shù)組A和NodeArray數(shù)組B之間的編輯距離,計(jì)算過程與公式(1)一致,最終結(jié)果為1。

    3 自動(dòng)評分算法實(shí)現(xiàn)

    課堂上,在Word操作練習(xí)時(shí),教師為學(xué)生提供素材文檔,學(xué)生基于素材,按照標(biāo)準(zhǔn)答案效果進(jìn)行操作。因此,評分算法基于素材和答案文檔進(jìn)行度量更為合理。

    (1)XML文件的特征節(jié)點(diǎn)向量

    一個(gè)XML文件可以看成有序特征節(jié)點(diǎn)t[i]的集合,可表示為:

    其中,t[i]擁有 name、NodeArray屬性,name 表示當(dāng)前特征節(jié)點(diǎn)名稱,NodeArray表示該節(jié)點(diǎn)XML片段轉(zhuǎn)換而成的innerNode類型數(shù)組。

    設(shè)xmlfilename是xmlfile中所有name屬性值相等的元素的集合,則有:

    (2)XML 文件編輯距離 xdist(xmla,xmlb)

    設(shè)A、B分別為文件xmla、xmlb的特征節(jié)點(diǎn)向量,Aname、Bname分別是A、B中所有name屬性值相等的元素的集合。分別向A、B中添加NodeArray長度為0的元素,使|A|=|B|并且|Aname(i)|=|Bname(i)|,則兩個(gè) XML 文件的編輯距離計(jì)算方式如下:

    其中,A[i]屬于 A,B[j]屬于 B,A[i]、B[j]必須且只能參與一次LevD運(yùn)算,A中的元素按順序與B中name屬性相同的元素進(jìn)行LevD運(yùn)算。

    (3)Word文件距離向量

    一個(gè)Word文件由多個(gè)XML文件構(gòu)成,為此可表示為 docx={f[1],f[2],…,f[n]},其中,f[n]為一個(gè) XML 文件,按短文件名順序排列。

    定義兩個(gè)Word文件docxA和docxB之間的距離向量為兩文件之間同名XML文件的編輯距離的有序集合 wVector(docxA,docxB),計(jì)算方式如下:

    商務(wù)筆譯,顧名思義,是針對商務(wù)文本的翻譯。對于商務(wù)筆譯的研究涉及兩個(gè)關(guān)鍵詞:一個(gè)是商務(wù)文本,另一個(gè)是翻譯。關(guān)于商務(wù)文本,需要梳理清四個(gè)問題:1)什么是商務(wù)文本?即商務(wù)文本的涵蓋范圍和種類。2)商務(wù)文本的分類方式如何?3)商務(wù)文本的功能是什么?4)商務(wù)文本的文體風(fēng)格是什么?關(guān)于翻譯,需要梳理清三個(gè)“誰”的問題:1)作者是誰?2)譯者是誰?3)讀者是誰?只有理清了以上的問題,才能進(jìn)入到下一步討論,即什么樣的翻譯理論對商務(wù)筆譯有切實(shí)的指導(dǎo)作用?本文將主要討論文本類型理論視角下的商務(wù)筆譯。

    wVector(docxA,docxB)={v[1],v[2],…,v[n]},其中 v[i]=xdist(fa[i],fb[i]),fa[i]∈docxA,fb[i]∈docxB,fa[i]和 fb[i]的短文件名相同。

    (4)Word操作題自動(dòng)評分算法

    有 Word 文件 d0、dx、d100,其中 d0 表示素材,dx表示學(xué)生答卷,d100表示答案。評分的基本思路為:以d0為基準(zhǔn),分別計(jì)算dx到d0的距離向量vx、d100到d0的距離向量v100,然后依據(jù)vx在v100上的投影計(jì)算分值。

    ①計(jì)算vx=wVector(dx,d0),vx為學(xué)生答卷與原始素材文件的文件距離向量。

    ②計(jì)算 v100=wVector(d100,d0),v100 為答案文件與原始素材文件的文件距離向量。

    ③計(jì)算兩個(gè)向量vx、v100之間的余弦cosθ=vx·v100/(|vx|·|v100|)

    ⑤計(jì)算百分制成績score=100*projection/|v100|

    ⑥將百分制成績轉(zhuǎn)換成等級成績level,當(dāng)score<60時(shí)為一等級,否則每10分為一等級,等級劃分從高到低為 A、B、C、D、E。

    4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    本文選用一套綜合練習(xí)題,由48位學(xué)生在課堂上完成,使用等級成績,以人工評分為基準(zhǔn),對比本文算法與文獻(xiàn)[4]算法,驗(yàn)證評分效果。

    該綜合練習(xí)題提供基本素材文件,由學(xué)生在此基礎(chǔ)上完成文字替換、字體顏色設(shè)置、段落格式設(shè)置、添加SmartArt圖形等操作,限時(shí)30分鐘完成。首先由教師課后人工評分,結(jié)果如表1所示,絕大部分學(xué)生能在限定時(shí)間內(nèi)完指定練習(xí),有3位學(xué)生講所提供素材作為最終成果提交,人工評分應(yīng)為0分,等級為E。

    表1 人工評分結(jié)果等級分布

    在人工評分之后,分別使用本文算法、文獻(xiàn)[4]算法自動(dòng)給學(xué)生作品評分,并與人工評分結(jié)果比較,使用聚類中常用的Precision準(zhǔn)確度、Recall召回率、F1-Score等指標(biāo)來評價(jià)兩種算法哪一個(gè)更優(yōu)[8];通過記錄兩種算法的運(yùn)行時(shí)間來評價(jià)其執(zhí)行效率。一般來說相關(guān)指標(biāo)數(shù)值越大表明越優(yōu),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2、表3所示。

    表2 本文算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    表3 文獻(xiàn)[4]算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    從表2、表3中可以看出,在A等級中,Recall為1,說明人工評分中為A的所有成績,在兩種算法中均評定為A,表2的Precision指標(biāo)比表3的相應(yīng)指標(biāo)略高,說明本文算法比文獻(xiàn)[4]算法略優(yōu);對于人工評分判定為E等級的3位學(xué)生,表2的Recall為1,說明本文算法判定其成績?yōu)镋等級,表3的Recall為0,說明文獻(xiàn)[4]算法判定為其他等級,因此本文算法更為準(zhǔn)確合理;在執(zhí)行效率上,本文算法所消耗時(shí)間263秒,比文獻(xiàn)[4]算法少。綜上所述,在所選測試樣本數(shù)據(jù)下,與文獻(xiàn)[4]算法相比,本文算法較優(yōu),且能滿足日常練習(xí)的操作題評分要求。但由于本文算法忽略不同操作步驟的權(quán)重,因此無法根據(jù)作品所完成的步驟評分,尚未做到與人工評分完全一致。

    5 結(jié)語

    本文針對學(xué)生在素材基礎(chǔ)上完成操作練習(xí)的場景,設(shè)計(jì)了一種基于Levenshtein距離的Word自動(dòng)評分算法,通過計(jì)算學(xué)生作品文件與原始素材、答案文件之間的距離,通過一系列運(yùn)算自動(dòng)獲得該作品分?jǐn)?shù)等級。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在為等級A、E的作品評分時(shí)有較高的精確率,日常的練習(xí)評分中有較好的應(yīng)用效果,可有效提高老師的工作效率,但不足之處在于不能調(diào)整步驟分值,不能為操作的每一個(gè)步驟設(shè)置得分權(quán)重,而且測試樣本容量較小,不能覆蓋所有的操作測試,有待進(jìn)一步完善。

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