李 瓊，張小奇

(宣城職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 宣城 242099)

0 引 言

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，教育部門逐步采用大數(shù)據(jù)集成下的人工智能識別技術(shù)實現(xiàn)對英語語段輔助評閱。通過分析英語語段的語義信息，用語義特征分布式檢測的方法構(gòu)建英語語段輔助評閱系統(tǒng)，提高英語語段輔助評閱能力。在人工智能識別下建立英語語段輔助評閱的信息處理模型，結(jié)合智能化的英語語段輔助評閱專家系統(tǒng)設(shè)計方法，建立英語語段輔助評閱的輸出語義信息分析模型，結(jié)合對英語語段輔助評閱的語義信息參數(shù)識別，進行英語語段輔助評閱輔助決策，提高英語語段輔助評閱的準確性。相關(guān)的英語語段輔助評閱系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法研究受到人們的極大重視。

現(xiàn)有研究中，對英語語段展開評閱的技術(shù)主要有基于語義相似度與XGBoost算法的英語作文智能評價系統(tǒng)[1]和基于詞語塊匹配的英語語段寫作信息化評閱系統(tǒng)等[2]。但利用傳統(tǒng)系統(tǒng)進行英語語段輔助評閱的人工智能性不好，評閱準確度不高。

針對上述問題，本研究設(shè)計了基于人工智能技術(shù)的英語語段輔助評閱系統(tǒng)。首先構(gòu)建英語語段輔助評閱的大數(shù)據(jù)參數(shù)分析模型，采用大數(shù)據(jù)信息融合的方法，挖掘英語語段輔助評閱的大數(shù)據(jù)，使用經(jīng)典的軟聚類方法提取英語語段輔助評閱特征。構(gòu)建英語語段輔助評閱的語言參數(shù)分布集，獲得英語語段輔助評閱的語義信息，利用隨機節(jié)點映射方法實現(xiàn)對英語語段輔助評閱的尋優(yōu)控制，采用人工智能算法進行英語語段輔助評閱的專家系統(tǒng)設(shè)計。最后進行仿真測試分析，證明了本文系統(tǒng)在提高英語語段輔助評閱能力方面的優(yōu)越性能。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計

設(shè)計基于人工智能技術(shù)的英語語段輔助評閱系統(tǒng)，需要首先構(gòu)建英語語段輔助評閱的大數(shù)據(jù)參數(shù)分析模型。通過線性參數(shù)信息融合的方法，進行英語語段輔助評閱的控制器設(shè)計，構(gòu)建英語語段輔助評閱的數(shù)據(jù)庫模型，進行英語語段輔助評閱的嵌入式控制，得到英語語段輔助評閱系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 英語語段輔助評閱系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

2 英語語段大數(shù)據(jù)挖掘和特征分析

2.1 英語語段大數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)圖1所示的英語語段輔助評閱總體結(jié)構(gòu)模型，在辨識框架下采用信任相關(guān)性關(guān)系[3-5]，構(gòu)建英語語段輔助評閱的插值分析模型，結(jié)合完整信息檢驗方法，得到英語語段輔助評閱的軟聚類分析模型[6-7]，得到英語語段輔助評閱的大數(shù)據(jù)分布狀態(tài)空間{(s1,a1),(s2,a2),…,(sn,an)}，采用二元語義分析方法，得到英語語段輔助評閱的線性規(guī)劃模型，表示為

(1)

基于混合分量控制方法，在語義線性融合下，得到英語語段輔助評閱的融合規(guī)則模型，得到英語語段輔助評閱的語義相似度向量為ri，采用插值擬合控制方法，得到英語語段輔助評閱的線性規(guī)劃參數(shù)分析模型表示為

(2)

采用完整樣本分類方法，得到英語語段的大數(shù)據(jù)集合為

(3)

根據(jù)上述分析，構(gòu)建英語語段輔助評閱系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型，采用大數(shù)據(jù)信息融合的方法，進行英語語段輔助評閱的人工智能控制[8]。

2.2 英語語段特征分析

使用經(jīng)典的軟聚類方法實現(xiàn)對英語語段輔助評閱的參數(shù)辨識和語義信息尋優(yōu)控制，得到英語語段輔助評閱的重疊區(qū)域特征參量為m，采用多個完整樣本分類方法，得到英語語段輔助評閱的多維空間分布類別為cx，每個語義表達詞匯表示英語語段輔助評閱的文本特征分量，得到英語語段輔助評閱的訓(xùn)練閾值分布參數(shù)ci(i∈{1,…,x-1,x+1,…,m})。采用大規(guī)模資源分配方法，得到英語語段輔助評閱的強化學(xué)習(xí)特征量：

(4)

式中，Kt表示英語語段輔助評閱的詞匯t在di中的下標集合。設(shè)X、Y是兩個待比較英語語段輔助評閱詞語，使用語義本體相似度檢測的方法，得到任意2個詞語X、Y中英語語段輔助評閱的可靠性檢測統(tǒng)計特征量[9]，英語語段輔助評閱的類間分布式特征聚類參數(shù)為

(5)

式中，P(X)、P(Y)是分別表示英語語段輔助評閱的二維特征分量X、Y的隨機概率分布概率，P(X∩Y)是英語語段輔助評閱的聯(lián)合概率分布函數(shù)。由此得到英語語段輔助評閱的特征檢測模型(圖2)。

圖2 英語語段特征檢測模型

通過隨機節(jié)點映射方法構(gòu)建英語語段輔助評閱的信息聚類和特征分析模型，提取英語語段輔助評閱特征并進行分析，提高英語語段輔助的評閱能力。

3 英語語段參數(shù)分析及人工智能評閱

3.1 英語語段的語義參數(shù)分析

采用調(diào)度決策的方法，構(gòu)建英語語段輔助評閱的語言參數(shù)分布集，得到英語語段輔助評閱的二元語義信息：

(6)

設(shè)計英語語段輔助評閱的全局性空間規(guī)劃模型，采用流媒體邊緣云資源匹配方法，得到英語語段輔助評閱的語義參數(shù)規(guī)劃模型[10]。采用深度強化學(xué)習(xí)的會話調(diào)度方法[11]，得到英語語段輔助評閱的語義向量逆變換后的輔助評閱參數(shù)為

(7)

采用負載值和系統(tǒng)的負載均衡控制的方法，得到英語語段輔助評閱的聯(lián)合關(guān)聯(lián)規(guī)則分布模型表示為

(8)

式中，G為英語語段輔助評閱的全局傳輸矩陣(或全局系統(tǒng)矩陣)。采用語義信息約束得到英語語段輔助評閱的規(guī)則函數(shù)[12]，采用適應(yīng)調(diào)整的方法，得到英語語段輔助評閱的聯(lián)合規(guī)劃參數(shù)x(t)，其自相關(guān)函數(shù)C(τ)定義為

(9)

英語語段輔助評閱的可信日志存儲信息流序列{xi}，驗證系統(tǒng)接收身份信息分布的自相關(guān)函數(shù)為

(10)

此時英語語段輔助評閱的區(qū)塊鏈參數(shù)分布集為E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}，得到英語語段輔助評閱可靠性語義參數(shù)集合為

Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}+|Cxx(jτ)|e-2π

(11)

采用日志信息和簽名信息聯(lián)合分析方法，構(gòu)建英語語段輔助評閱的語義參數(shù)分析模型[13]。

3.2 英語語段輔助評閱系統(tǒng)智能控制

通過隨機節(jié)點映射方法構(gòu)建英語語段輔助評閱的信息聚類分析模型[14]，得到英語語段輔助評閱的信息自相關(guān)控制分量表示為

(12)

式中,D(XY)是對象或詞條整體分量。采用對象或詞條整體聯(lián)合分析方法，得到英語語段輔助評閱的聯(lián)合正相關(guān)分布關(guān)系為

(13)

在邏輯對應(yīng)領(lǐng)域中，得到英語語段輔助評閱的空間規(guī)劃控制函數(shù)滿足條件

(14)

式中，λmax(Qi)為英語語段輔助評閱的狀態(tài)耦合矩陣，采用融合遞歸分析，實現(xiàn)對英語語段輔助評閱的統(tǒng)計分析，可得J*(.)是單調(diào)遞減函數(shù)，此時英語語段輔助評閱的繼承和隸屬關(guān)系滿足τ∈[tk,tk+δ]，即

(15)

由于J*(.)是數(shù)據(jù)庫實體模型，根據(jù)英語語段輔助評閱的數(shù)量分布，實現(xiàn)對英語語段輔助評閱控制，得到人工智能控制的決策函數(shù)為

(16)

綜上，實現(xiàn)人工智能算法進行英語語段輔助評閱的專家系統(tǒng)設(shè)計。

4 仿真測試分析

為驗證上述設(shè)計的基于人工智能技術(shù)的英語語段輔助評閱系統(tǒng)的有效性，設(shè)計如下仿真實驗。

實驗環(huán)境如下：設(shè)定英語語段輔助評閱的聯(lián)合相關(guān)系數(shù)為0.35，語義信息檢測的長度為1 200，英語語段輔助評閱的模擬參數(shù)分布閾值系數(shù)為0.16。

為避免實驗結(jié)果的單一性，將本文方法與文獻[1]中的基于語義相似度與XGBoost算法的英語作文智能評價系統(tǒng)和文獻[2]中的基于詞語塊匹配的英語語段寫作信息化評閱系統(tǒng)進行對比，得到評閱的可靠性參數(shù)分布，如圖3所示。

圖3 英語語段輔助評閱的可靠性分析

分析圖3得知，本文系統(tǒng)進行英語語段輔助評閱的可靠性較好。在此基礎(chǔ)上，測試不同系統(tǒng)的語義檢索的準確度，得到對比結(jié)果，如圖4所示。

圖4 英語語段輔助評閱的查準率測試

分析圖4得知，本文系統(tǒng)進行英語語段輔助評閱的查準性較高，效果較好。

5 結(jié) 論

為有效提高英語語段輔助評閱的有效性，本研究提出了基于人工智能技術(shù)的英語語段輔助評閱系統(tǒng)。通過線性參數(shù)信息融合的方法采集英語語段數(shù)據(jù)并分析其特征，然后使用經(jīng)典的軟聚類方法實現(xiàn)對英語語段輔助評閱的參數(shù)辨識和語義信息尋優(yōu)控制，再采用人工智能算法設(shè)計英語語段輔助評閱的專家系統(tǒng)。經(jīng)實驗研究得知，利用本文系統(tǒng)進行英語語段輔助評閱的可靠性較高、查準性較好，證明其對英語語段輔助評閱的能力較強。在接下來的研究中，將考慮從提高系統(tǒng)評審時效性的角度對其展開進一步優(yōu)化。