开源项目推荐:自动化作文评分系统

开源项目推荐:自动化作文评分系统

automated-essay-grading Source code for the paper A Memory-Augmented Neural Model for Automated Grading automated-essay-grading 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/automated-essay-grading

自动化作文评分系统是一个开源项目,旨在通过神经网络模型自动评估学生作文的质量。该项目主要使用Python编程语言实现。

项目基础介绍

该项目是基于内存增强的神经网络模型,用于自动化作文评分。它通过训练神经网络来预测作文的分数,从而实现对作文的自动评估。项目的目标是减轻教师的工作负担,并提供即时反馈以帮助学生提高写作技能。

核心功能

  • 数据预处理:项目包含了数据预处理模块,用于将原始作文数据转换为适合模型训练的格式。
  • 模型训练:利用内存增强的神经网络模型,对作文评分任务进行训练。
  • 评分预测:训练好的模型可以用于对新的作文进行评分预测。
  • 交叉验证:项目支持5折交叉验证,以提高模型的泛化能力。

最近更新的功能

  • Python版本更新:最近的项目更新将Python版本从2.5升级到了3.7,以支持最新的技术和库。
  • 模型结构调整:更新可能包括对神经网络结构的优化,以提高评分的准确性。
  • 数据集更新:项目可能纳入了新的数据集,以进一步增强模型的训练效果和评分能力。

该项目为开源社区提供了一个强大的工具,可广泛应用于教育和评估领域,有助于提高作文评分的效率和准确性。

automated-essay-grading Source code for the paper A Memory-Augmented Neural Model for Automated Grading automated-essay-grading 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/automated-essay-grading

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 计算机体系结构是计算机科学与技术领域极为关键的课程,它聚焦于硬件与软件的交互以及计算系统设计优化的诸多方面。国防科技大学作为国内顶尖工科院校,其计算机体系结构课程备受瞩目。本课件汇集了该课程的核心内容,致力于助力学生深入探究计算机工作原理。 课件内容主要涵盖以下要点:其一,计算机基本组成,像处理器(CPU)、内存、输入/输出设备等,它们是计算机硬件系统基石,明晰其功能与工作模式对理解计算机整体运行极为关键。其二,指令集体系结构,涵盖不同指令类型,如数据处理、控制转移指令等的执行方式,以及 RISC 和 CISC 架构的差异与优劣。其三,处理器设计,深入微架构设计,如流水线、超标量、多核等技术,这些是现代处理器提升性能的核心手段。其四,存储层次结构,从高速缓存到主内存再到外部存储器,探究存储层次缘由、工作原理及数据访问速度优化方法。其五,总线和 I/O 系统,学习总线协议,了解数据、地址、控制信号在组件间传输方式,以及 I/O 设备分类与交互方式,如中断、DMA 等。其六,虚拟化技术,讲解如何利用虚拟化技术使多个操作系统在同硬件平台并行运行,涉及虚拟机、容器等概念。其七,计算机网络与通信,虽非计算机体系结构主体,但会涉及计算机间通信方式,像 TCP/IP 协议栈、网络接口卡工作原理等。其八,计算机安全与可靠性,探讨硬件层面安全问题,如物理攻击、恶意硬件等及相应防御举措。其九,计算机体系优化,分析性能评估指标,如时钟周期、吞吐量、延迟等,学习架构优化提升系统性能方法。其十,课程习题与题库,通过实际题目训练巩固理论知识,加深对计算机体系结构理解。 国防科大该课程不仅理论扎实,还可能含实践环节,让学生借助实验模拟或真实硬件操作深化理解。课件习题集为学习者提供丰富练习机会,助力掌握课程内容。共享
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