打分名词算法

A. 文章自动打分算法

文章自动打分简称 AES (Automated Essay Scoring)，AES 系统利用 NLP 技术自动对文章进行打分，可以减轻阅卷人员的负担。目前有不少大型的考试都采用了 AES 算法进行作文打分，例如 GRE 考试，GRE 考试会有一位阅卷老师和 AES 系统一起打分，如果 AES 的分数和阅卷老师的分数相差过大，才有再增加一位阅卷老师进行打分。本文主要介绍两种比较经典的自动打分算法。

自动打分算法从优化目标或者损失函数来说大致可以分为三种：

传统的自动打分算法通常会人工设置很多特征，例如语法错误，N 元组，单词数量，句子长度等，然后训练机器学习模型进行打分。目前也有很多使用了神经网络的方法，通过神经网络学习出文章的特征。

下面介绍两种打分算法：

出自论文《Regression based Automated Essay Scoring》。给定很多需要打分的文章后，首先需要构造出文章的特征，用到了人工设置特征和向量空间特征。

拼写错误 Spelling Errors ：使用 pyenchant 包统计出拼写错误单词数量占总单词数量的比例。

统计特征 Statistical Features ：统计字符数量，单词数量，句子数量，段落数量，停止词数量，命名实体数量，标点符号数量 (反映文章的组织情况)，文本长度 (反映写作流畅程度)，不同词汇的数量与总单词数的占比 (反映词汇量水平)。

词性统计 POS count ：统计各种词性出现的频率，例如名词，动词，形容词，副词等，词性通过 nltk 包获取。

语法流畅特征 Grammatical Fluency ：使用 link grammar (链语法) 解析句子，然后统计 links 的个数；统计 n 元组出现的概率；统计词性 n 元组出现的概率。

可读性 Readability ：可读性分数是衡量文本组织以及文本句法和语义复杂程度的一个指标。采用了 Kincaid 可读性分数作为一个特征，计算公式如下

本体特征 Ontological Features ：为每个句子打上标签，例如研究、假设、主张、引用、支持和反对等。

可以将一篇文章投影到一个向量空间模型中 (VSM)，此时文章可以用向量空间中的一个特征向量表示，例如可以用 one-hot 编码表示一篇文章，长度等于词汇表长度，如果一个单词出现在文章中，则对应的位置置为 1，如下：

另外也可以使用 TF-IDF 向量表示文本，但是采用这种表示方式单词之间不存在任何关联，为了解决这个问题，文章中使用了一个单词相关性矩阵 W 加上线性变换从而引入单词之间的相关性。

单词的相关性矩阵 W 通过 word2vec 生成的词向量计算，即 W (i,j) = 单词 i 和单词 j 词向量的余弦相似度。

最后，为了考虑文章中单词的顺序问题，将文章拆分成 k 个段落，然后分别计算向量空间特征，融合在一起。

得到上述特征之后，采用 SVR 算法进行回归学习。数据集是 kaggle ASAP 比赛数据集，数据集包含 8 个集合的文章，评价指标采用 KAPPA 和相关系数，以下是一些实验效果。

这是在 8 个集合上分别使用 linear kernel 和 rbf kernel 的效果。

这是和人类打分者的对比。

以下内容出自论文《Neural Networks for Automated Essay Grading》，可以采用回归或者分类的方法进行训练，模型如下图所示。

论文中主要使用了三种方法构造出文章的特征向量：

论文中主要用了三种神经网络结构，NN (前向神经网络)，LSTM 和 BiLSTM。所有的网络都会输出一个向量 h(out)，根据 h(out) 构造出损失函数，下面分别是回归和分类的损失函数。

回归损失

分类损失

第一种模型：NN (前向神经网络)

使用了两层前向神经网络，网络输入的文章特征向量是 Glove 词向量的平均值或者训练的词向量平均值。h(out) 的计算公式如下。

第二种模型：LSTM

LSTM 模型接受的输入是文章所有单词的词向量序列，然后将 LSTM 最后输出的向量作为文章的特征向量 h(out)。

第三种模型：BiLSTM

因为文章通常比较长，单向的 LSTM 容易丢失前面的信息，因此作者也使用了 BiLSTM 模型，将前向 LSTM 和后向 LSTM 模型的输出加在一起作为 h(out)。

添加 TF-IDF 向量

以上模型的输出 h(out) 都可以再加上 TF-IDF 向量提升性能，首先需要对 TF-IDF 向量降维，然后和模型的输出拼接在一起，如下图所示 (BiLSTM 为例子)。

《Regression based Automated Essay Scoring》
《Neural Networks for Automated Essay Grading》

B. 李思赏姓名打分

李思赏
100分
经大数据测名分析，李思姓名测试打分结果为：
评分项 分数 击败率 评价
综合得分 100分 90% 优秀
综合运势 85分 76% 优秀
周易卦象 100分 89% 优秀
名字主运 ??分 ??% 优秀
名字后运 100分 87% 优秀
基础运 70分 60% 普通
事业运 100分 86% 优秀
社交运 95分 81% 优秀
查看李思全国重名信息

*以上分数是通过名字音律、字型、数理、五行计算得出，仅供参考。

李思姓名测试打分结果来源于传统国学书籍，仅供娱乐参考，当前测名工具不考虑生辰八字，推荐使用我们上方提供的专业测名工具

综合运势解析85分
解析虽可顺利成功，名利兼收，但因基础不稳而招致困难，有遭难、外伤之虑。

总论一生劳碌不息，难成功的配置，好面子，有眼高手低的倾向，自悲自叹命运的不公平。

性格李思为人忠厚老实，内心稍微固执，易亲易离的个性，来者不拒，去者不追，有时自己有困难，还想帮忙别人，容易被人拖累或损财。

意志意志不坚定，计划之事容易三心两意，中途变更，但忍耐性佳，可以忍受辛勤劳碌的生活。

事业李思综合运势分析是基于三才五格计算得来，分析算法来源于传统国学书籍，内容仅供参考娱乐。名字查查提供科学的专业测名加数理运势综合测试名字李思怎么样，使用本页面顶部测名工具全面分析名字与主人相关信息。

家庭家庭不和睦，妻子不得力，大都劳碌不安。女命者较佳。

婚姻男得意志不坚之妻，婚后不圆满；女嫁固执好胜之夫，婚后多争执。

子女性格孤独，身体稍虚，应多给予爱的教育及精神上的鼓励。

社交乐于助人，却吃力不讨好，社交运不尽如意，但人缘颇佳。

精神凡事不如意，内心多劳苦，精神不安定。

财运财运不佳，应多勤俭维持家庭生活，保持健康及精神上的愉快为要。

老运终身劳碌，无显着进步，精神劳苦，感受到人情冷暖的凄凉。

C. 评分算法，比如一星到五星 我的综合评价是4.9星 ，那么怎么算出来这个分数的

D. 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

E. 成绩的名词形式是mark吗是英语形式,我有急用!

是.mark既可以作动词,也可以作名词.作动词意思是：作标记／记号／打分；作名词意思是：记号／分数

F. 关于如何计算平均评分。 比如打分，1个星代表1分。可以打1、2、3、4、5分。

先算总的分数160*5=800 525*4=2100 25*3==75 21*2=42 36*1=36
800+2100+75+42+36=3053（注意了这里160+525+25+21+36=767说明还有10个人没打分或者认为10个人打0分、可是你题目说可以打1、2、3、4、5那只能说明没打分了）
这样下来算出的总分3053/参与的人数777==平均分3.9292你最后的平均分是10分的算法
所以我们在5分的基础上乘以2
所以3.9292*2=7.9这个是个大约数

G. 武汉服装厂打分的工资算法

打分工资法是指每一工时的工资=小组总工资/小组总工时。
个人工资=（个人工时*每一工时的工资）*（个人的分数/每人平均的分数）。例：每一工时的工资=小组总工资/小组总工时=10000/1000=10元/工时；个人工资=（个人工时*每一工时的工资）*（个人的分数/小组人均的分数）=（200*10）*(9、6/9、5)=2021、05元。

H. 层次分析法的打分机制

如果写这篇文章仅仅是介绍层次分析法的理论，显得完全没有必要。层次分析法作为最早接触到的一批算法，登山、旅游的决策案例听过太多遍了。

本文想讲一讲层次分析法在打分机制上的应用。

详细内容查看 AHP层次分析法的步骤和方法

层次分析法绕不开的第一步就是确定层次结构.(需要特征在三个及三个以上，否则无法满足一致性检验)

建立对比矩阵C，判断准则层三个特征对项目而言的重要程度。
使用专家评分的方式，评定对于项目而言各个特征的比较分值。
例如下图第一行技术风险A2比环境风险A1重要很多，非技术风险A3比环境风险A1重要一点。

矩阵C按列归一化处理，新矩阵B按行求和/n得到每个特征的权重：0.64794686, 0.12218196, 0.22987118
该矩阵满足一致性检验，CR=0.003

此方法适用方案层有三个及以上的参与者。理由是RI在n=1,2时，值为0，会导致一致性检验不满足要求。

A1条件下
整体环境风险A1下，三个候选人D1、D2、D3的比较。

满足一致性检验，CR = 0.056740233073197095
三个项目在A1条件下，各自的权重为：0.193, 0.083, 0.723。

A2条件下
技术风险A2下，三个候选人D1、D2、D3的比较

满足一致性检验，CR = 0.015807980379472106
三个项目在A1条件下，各自的权重为：0.137, 0.623, 0.239

A3条件下
非技术风险A3下，三个候选人D1、D2、D3的比较

满足一致性检验，CR = 0.056475713035283585
三个项目在A1条件下，各自的权重为：0.283, 0.643, 0.074

三个项目评分
项目甲D1在环境风险A1、技术风险A2、非技术风险A3下的分值分别为0.193、0.137、0.283。所以项目D1的总得分为=分值 * 特征权重。
SCORE = 0.193 * 0.64794686 + 0.137 * 0.12218196 + 0.283 * 0.22987118 = 0.20696492
同理计算出项目乙得分0.27802246，项目丙得分0.51501263。所以丙是最合适的选择。

项目甲D1在环境风险A1、技术风险A2、非技术风险A3三个方面的得分分别为72, 78, 88；
项目甲D2在环境风险A1、技术风险A2、非技术风险A3三个方面的得分分别为68, 90, 94；
项目甲D3在环境风险A1、技术风险A2、非技术风险A3三个方面的得分分别为98, 80, 78；
项目总得分为=分值 * 特征权重。
甲乙丙三个项目得分分别为：77.49、79.93、86.43，丙为最优选择。

已经根据层次分析计算出每个特征的权重。
方法一是采用方案层在每个特征下的比较；方案二是直接对每个项目打分；但这类打分人工随意性比较大。还可以采用模糊评价法，设置评价集V={很好，好，一般，差}，找20个人来打分，数值为打这些分的人数。

对矩阵归一化后为M，得分 = 权重 * M，再归一化 。
D1 = [0.23, 0.23, 0.17, 0.37]
同理计算出项目乙D2，项目丙D3的模糊得分
D2 = [0.17, 0.31, 0.40, 0.12]
D3 = [0.46, 0.18, 0.24, 0.12]
说明项目甲23%程度为很好，23%程度为好，17%程度为一般，37%程度为差;
说明项目乙17%程度为很好，31%程度为好，40%程度为一般，12%程度为差;
说明项目丙46%程度为很好，18%程度为好，24%程度为一般，12%程度为差;
要求很好、好的概率在60%以上，因此项目丙是最优选择。

觉得三个特征还能继续深入。扩展准则层。

第一步 ：建立A1,A2,A3三个大特征的对比矩阵，计算三个特征的权重W1、W2、W3。
第二步 ：特征A1下有B1、B2、B3、B4四个特征，建立B1、B2、B3、B4的对比矩阵，计算特征的权重w11,w12,w13,w14;
特征A2下有B5、B6、B7三个特征，建立B5、B6、B7的对比矩阵，计算特征的权重w21,w22,w23;
特征A3下有B8、B9、B10三个特征，建立B8、B9、B10的对比矩阵，计算特征的权重w31,w32,w33。
B1、B2、B3、B4，...，B10的特征权重为w11 W1，w12 W1，w13 W1，...，w33 W3

第三步 ：分值计算。
先设置项目在B系列特征的得分a1,a2,...,a10,项目总得分为sum(权重*得分)。

（1）以上专家评分是在满足逻辑的前提下，一堆乱打的分值。所以层次分析法的打分质量的好坏影响判断，专家打分人为因素太强，解释性不够。
（2）准则层涉及的特征不宜过多，特征太多人工写分数很麻烦。

层次分析法在项目风险分析中的应用
绝对打分方法

I. 资产评估考试重点(名词解释部分)

考试重点有：

1、清算（清偿）假设是指资产所有者在某种压力下被强制进行整体或拆零，经协商或以拍卖的形式在公开市场上出售。

2、资产评估业务约定书是资产评估机构和委托人共同签订的，确定资产评估的委托和委托关系，明确委托目的、被评估资产范围及双方权利和义务等重要事项的合同。成本法是指被评估资产的现时重置成本扣减其各项损耗价值来确定被评估资产价值的方法。

3、更新重置成本是指利用新型材料，并根据现代标准、设计及格式，以现时价格生产或建造具有同等功能是全新资产所需的成本。

4、收益法是指通过估算被评估资产未来收益并折算成现值，借以确定被评估资产价值的一种资产评估方法。修复费用法是以修复机器设备的实体性贬值使之达到全新状态所需要支出的金额，作为估测被修复机器设备实体性贬值的一种方法。

5、房地产是指土地、建筑物及其他地上定着物。具体来说，房地产有三种存在开形态，即单纯的土地，单纯的建筑物，土地与建筑物合成一体的房地产。

6、土地使用权是土地使用者依法对土地进行使用或依法对其使用权进行出让、出租、转让、抵押、投资的权利。基准低级系数修正法是市场法的一种特殊状态，是指利用当地政府制定颁布的基准地价作为参照物（比较案例），对其各种因素进行系数修正；

求得待估土地评估值的一种方法。其计算公式为：待估土地使用权评估值=基准地价
×基准地价时间因素系数×个别因素修正系数×市场转让因素修正系数。

7、“七通一平”，即通路、通上水、通下水、通电、通讯、通气、通热、土地平整。
筑物评估中的成本法是基于建筑物的再建造费用或投资的角度来考虑，通过估算出建筑物在全新状态下的重置成本，再扣减由于各种损耗因素造成的贬值，最后得出建筑物的评估值。

计算公式为：建筑物评估值=建筑物重置成本-实体性贬值-功能性贬值-经济性贬值。

8、价格指数调整法是根据建筑物的账面成本，运用建筑业产值价格指数或其他相关价格指数推算出建筑物重置成本的一种方法。

9、打分法是指评估人员借助于建筑物成新率的评分标准，分解建筑物整体成新率评分标准，以及按不同构成部分的评分标准进行对照打分，得出或汇总得出建筑物的成新率。

10、正常交易指交易应是公开、平等、自愿的，即在公开市场、信息通畅、交易双方自愿、没有私自利益关系情况下的交易。

11、房地产价格指数是指房地产在不同时期价格的涨落程度，不是任何类型的房地产价格指数都可以采用的，采用的价格指数必须是待估房地产类似的房地产价格指数。

建筑物残余估价法是指建筑物与其基地合并计算收益，再用收益法以外的方法能求得土地的价格时，从建筑物及其基地所产生的收益中，扣除归属于基地的纯收益。

12、无形资产是指特定主体所控制的，不具有实物状态，对生产经营长期发挥作用且能带来经济利益的资源。

13、专有技术，又称非专利技术、技术秘密，是指未经公开、未申请专利的知识和技巧。
商誉通常是指企业在同等条件下，能获取高于正常投资报酬率所形成的价值。

14、债券是政府、企业和银行等债务人为了筹集资金，按照法定程序发行并向债权人承诺于指定日期还本付息的有价证券。

15、股票的内在价格是未来每股收益的折现值。

15、从资产评估的角度来看，企业是以盈利为目的，由各种要素资产组成并具有持续经营能力的相对完整的系统体系。

17、企业价值评估是指注册资产评估师对基准日特定目的下企业整体价值、股东全部权益价值或部分权益价值进行分析，估算并发表专业意见的行为和过程。

J. 综合评标法怎么算分

把涉及到的投标人各种资格资质、技术、商务以及服务的条款，都折算成一定的分数值，总分为100分。

评标时，对投标人的每一项指标进行符合性审查、核对并给出分数值，最后，汇总比较，取分数值最高者为中标人。

评标时的各个评委独立打分，互相不商讨；最后汇总分数。比较容易制定具体项目的评标办法和评标标准；评标时，评委容易对照标准“打分”。

1、必须在招标文件中，事先列出需要考评的具体项目和指标以及分数值；

2、按照有关法律法规来制定评标标准，不得擅自修改；比如，价格分占30--60%的比例，不能改变超出范围。

3、分数值的标准不宜太笼统。不可以制定“价格分”为40分，而没有细则；要说明各投标人的具体分数值如何计算；还应细分每一项的指标，包括“技术分30分”包括那些考核指标，如何计算给分或者扣分的标准办法。

(10)打分名词算法扩展阅读：

其顺序如下：

1、 确定评价项目，即哪些指标采取此法进行评价。

2、 制定出评价等级和标准。先制定出各项评价指标统一的评价等级或分值范围，然后制定出每项评价指标每个等级的标准，以便打分时掌握。这项标准，一般是定性与定量相结合，也可能是定量为主，也可以是定性为主，根据具体情况而定。

3、 制定评分表。内容包括所有的评价指标及其等级区分和打分，格式如下表所示：

4、 根据指标和等级评出分数值。评价者收集和指标相关的资料，给评价对象打分，填入表格。打分的方法，一般是先对某项指标达到的成绩做出等级判断，然后进一步细化，在这个等级的分数范围内打上一个具体分。这是往往要对不同评价对象进行横向比较。

5、 数据处理和评价。

（1） 确定各单项评价指标得分。

（2） 计算各组的综合评分和评价对象的总评分。

（3） 评价结果的运用。将各评价对象的综合评分，按原先确定的评价目的，予以运用。