基于卡方检验与词义分析的无纸化考试试题重复检测算法优化

在现代教育领域，随着信息技术的飞速发展，无纸化考试系统逐渐成为传统考试模式的革新方向。其高效性和精确度在很大程度上依赖于试题质量和题库管理。然而，由于命题者之间的协作问题，题库中不可避免地存在试题重复的现象，这会降低考试系统的整体效能。为了确保系统的稳定运行，对入库试题的重复度检测算法的需求日益突出。 传统的试题重复度检测算法，如基于词频的相似度算法，如邱云飞等人的方法，虽然操作简单，但未能充分考虑同义词和冗余词的影响，可能导致检测结果的不准确。这种算法主要依赖于词频统计，对词语的语义分析不足，且阈值选择的敏感性影响了结果的稳定性。 针对这些局限，本文提出了一个新颖的基于Chi-quare检验与词义分析的试题重复检测算法。首先，该算法通过自动提取试题的特征信息词项，运用卡方检验改进公式剔除冗余词，提高了特征词的选择精度。接着，利用中文WordNet词典进行深度的词义分析，对特征词进行更深入的理解，确保了语义信息的准确性。 在特征词向量的构建上，采用Tf-Idf方法计算入库试题与题库中各题型特征词的余弦相似度，这种方法能够量化试题之间的相似程度，同时考虑了词频和语义两个维度。通过设定合适的重复度阈值，可以有效地判断入库试题是否与题库中的试题重复，提高了检测的准确性。 相比于基于词频的方法，这种基于语义的算法具有更高的精度，因为它不仅考虑了词语的位置信息，还深入挖掘了词语的语义内涵。尽管如此，构建语义库的难度和复杂性仍然是挑战之一，但通过结合卡方检验和WordNet词典，论文作者成功地提高了算法的效率和准确性。 总结来说，这个新的重复检测算法通过对特征词的优化处理和深度语义分析，以及余弦相似度的计算，为无纸化考试系统的试题入库提供了更为精确和高效的重复度评估手段。在未来，随着教育技术的进步，这类算法有望进一步提升教育评估的科学性和公正性。