十句话

第一句 
  如果我们之间有1000 步的距离  
  你只要跨出第1 步 
  我就会朝你的方向走其余的 999步 

  第二句 
  通常愿意留下来跟你争吵的人  
  才是真正爱你的人 

  第三句 
  付出真心 才会得到真心  
  却也可能伤得彻底 
  保持距离 就能保护自己  
  却也注定永远寂寞 

  第四句 
  有时候 不是对方不在乎你  
  而是你把对方看得太重 

  第五句 
  朋友就是把你看透了 还能喜欢你的人 
  第六句 
  就算是 believe 中间也藏了一个 lie 

  第七句 
  真正的好朋友  
  并不是在一起就有聊不完的话题 
  而是在一起 就算不说话  
  也不会感到尴尬 
  第八句 
  没有一百分的另一半  
  只有五十分的两个人 

  第九句 
  为你的难过而快乐的 是敌人 
  为你的快乐而快乐的 是朋友 
  为你的难过而难过的  
  就是那些 该放进心里的人 


  第十句 
  冷漠 有时候并不是无情  
  只是一种避免被伤害的工具 
 
在评估用户输入的句子数量少于标准答案的情况下,评分方法通常需要综合考虑内容完整性、覆盖度和表达准确性。以下是几种常用的评分策略: 1. **基于覆盖率的评分方法**:通过计算用户回答覆盖标准答案内容的比例进行评分。例如,若标准答案包含10句话,用户只回答了其中5句,覆盖率仅为50%,评分可按比例计算,如总分乘以覆盖率,即$得分 = 总分 \times \frac{用户回答覆盖的句子数}{标准答案句子数}$。 2. **基于语义匹配的评分方法**:使用语义相似度模型(如SBERT、SimBERT)计算用户回答与标准答案之间的相似度。即使用户回答的句子数量较少,只要语义覆盖充分,仍可以获得较高分数。例如,将用户回答与标准答案中每句话进行相似度匹配,取最大值后求平均,最终得分按相似度比例计算。 3. **结合关键词匹配的评分方法**:提取标准答案中的关键信息点或关键词,评估用户回答中包含这些关键词的比例。例如,若标准答案中包含20个关键词,用户回答中包含15个,则得分为$得分 = 总分 \times \frac{匹配的关键词数}{关键词总数}$。 4. **人工评分与自动评分结合**:在自动化评分的基础上引入人工复核机制,尤其适用于主观性较强的题目。自动化系统可提供初步评分建议,由人工评分员进行最终确认,确保评分的准确性和公平性。 5. **惩罚机制引入**:对于未完整回答的情况,设定一定的惩罚机制。例如,若用户回答不足标准答案的一半,扣除一定比例的分数,鼓励用户提供更完整的答案。 ### 示例代码(使用SBERT进行语义匹配评分) ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 加载预训练的中文 SBERT 模型 model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2') # 标准答案与用户回答 standard_answer = [ "光合作用是指植物利用光能将二氧化碳和水转化为葡萄糖。", "这个过程主要发生在植物的叶绿体中。", "光合作用分为光反应和暗反应两个阶段。", "光反应中,植物吸收光能并释放氧气。", "暗反应利用光反应产生的能量合成葡萄糖。" ] user_answer = [ "植物利用光能将二氧化碳和水转化为葡萄糖。", "光反应中植物释放氧气。", "暗反应利用能量合成葡萄糖。" ] # 生成句向量 standard_embeddings = model.encode(standard_answer) user_embeddings = model.encode(user_answer) # 计算语义相似度 scores = [] for user_emb in user_embeddings: sim = util.cos_sim(user_emb, standard_embeddings) scores.append(max(sim[0].tolist())) # 计算最终得分(假设总分为10分) final_score = sum(scores) / len(standard_answer) * 10 print(f"最终得分为:{final_score:.2f}/10") ```
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