摘要： 提出一種基于時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)（temporal convolutional network,TCN）并結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型BERT的簡(jiǎn)答題評(píng)閱模型（SA-TCN）.該模型使用BERT對(duì)評(píng)分答案和參考答案進(jìn)行編碼，在建立二者之間內(nèi)在聯(lián)系的同時(shí)提取深層次文本語(yǔ)義特征.為減少信息丟失并獲取深層全局特征，基于TCN捕獲多尺度語(yǔ)義信息.在公開(kāi)數(shù)據(jù)集ASAP的set5上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該模型... （共5頁(yè)）