本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種自動評閱作文的方法和裝置、存儲介質(zhì)及終端。

背景技術(shù)：

語文教學(xué)是我國教育系統(tǒng)中很重要的一門教育學(xué)科，通過語文教學(xué)可以學(xué)習(xí)漢字，領(lǐng)悟中國博大精深的歷史文化。特別是作文的訓(xùn)練，是對學(xué)生寫作能力的最好的檢驗。

現(xiàn)有的作文評閱中，大多依靠老師的主觀評閱，人為因素較多。有時候當老師要評閱大量的學(xué)生作文時，不可避免地會出現(xiàn)失誤，進而不能客觀地反映學(xué)生的寫作能力。

因此，需要一種可以自動、客觀地評閱作文的方法及系統(tǒng)，以節(jié)省人力，提高效率，從而解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種自動評閱作文的方法和裝置、存儲介質(zhì)及終端，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

本發(fā)明公開了一種自動評閱作文的方法，包括：

a1、加載目標作文及其對應(yīng)的作文題目；

a2、提取目標作文的文本主題以及所述作文題目的題目主題；

a3、將所述文本主題與所述題目主題進行比對，并根據(jù)比對的結(jié)果加權(quán)生成分數(shù)。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，所述提取目標作文的文本主題包括：

a21、將目標作文切分成多個詞語；

a22、對切分為多個詞語的所述目標作文進行語言分析；

a23、根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該目標作文的文本主題；

所述提取作文題目的題目主題包括：

a24、將目標作文的作文題目切分成多個詞語；

a25、對切分為多個詞語的所述作文題目進行語言分析；

a26、根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該作文題目的題目主題。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，對目標作文或作文題目進行所述語言分析包括：

b1、對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

b2、識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，所述名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合；

b3、對每一語句中的謂詞的主語進行標注；

b4、根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注；

b5、識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，步驟a23包括：

a231、根據(jù)目標作文中的標注結(jié)果，識別詞語的相似度，對所述詞語進行聚類，然后根據(jù)所述聚類的結(jié)果對所述目標作文的文本主題進行一次提??；

a232、根據(jù)預(yù)存的文本規(guī)律，對目標作文的文本主題進行二次提取；

a233、根據(jù)兩次提取的文本主題，加權(quán)得到所述目標作文的最終的文本主題。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，在步驟a2以后，還包括：

a4、識別所述目標作文的修辭手法；

a5、根據(jù)所述修辭手法對所述目標作文生成分數(shù)，并執(zhí)行步驟a6；

在步驟a3后，還包括：

a6、將步驟a3生成的分數(shù)以及步驟a5生成的分數(shù)進行加權(quán)，得到所述目標作文最終的分數(shù)。

本發(fā)明實施例還公開了一種自動評閱作文的裝置，包括：

加載模塊，加載目標作文及其對應(yīng)的作文題目；

主題提取模塊，提取目標作文的文本主題以及所述作文題目的題目主題；

主題比對模塊，將所述文本主題與所述題目主題進行比對，并根據(jù)比對的結(jié)果加權(quán)生成分數(shù)。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，所述主題提取模塊包括：

作文詞語切分模塊，所述作文詞語切分模塊將目標作文切分成多個詞語；

第一語言分析模塊，所述第一語言分析模塊對切分為多個所述詞語的所述目標作文進行語言分析；

文本主題提取模塊，所述文本主題提取模塊根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該目標作文的文本主題；

所述主題提取模塊還包括：

題目詞語切分模塊，所述題目詞語切分模塊將目標作文的作文題目切分成多個詞語；

第二語言分析模塊，所述第二語言分析模塊對切分為多個詞語的所述作文題目進行語言分析；

題目主題提取模塊，所述題目主題提取模塊根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該作文題目的題目主題。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，所述第一語言分析模塊對所述目標作文進行語言分析，包括：

所述第一語言分析模塊對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

所述第一語言分析模塊識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，所述名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合；

所述第一語言分析模塊對每一語句中的謂詞的主語進行標注；

所述第一語言分析模塊根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注；

所述第一語言分析模塊識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注；

所述第二語言分析模塊對所述作文題目進行語言分析，包括：

所述第二語言分析模塊對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

所述第二語言分析模塊識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，所述名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合；

所述第二語言分析模塊對每一語句中的謂詞的主語進行標注；

所述第二語言分析模塊根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注；

所述第二語言分析模塊識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，所述文本主題提取模塊包括：

第一主題提取模塊，所述第一主題提取模塊根據(jù)目標作文中的標注結(jié)果，識別詞語的相似度，對所述詞語進行聚類，然后根據(jù)所述聚類的結(jié)果對所述目標作文的文本主題進行一次提??；

第二主題提取模塊，所述第二主題提取模塊根據(jù)預(yù)存的文本規(guī)律，對目標作文的文本主題進行二次提??；

加權(quán)模塊，根據(jù)兩次提取的文本主題，加權(quán)得到所述目標作文的最終的文本主題。

在本發(fā)明的一個示意性的實施例中，在所述主題提取模塊后，還包括：

修辭手法識別模塊，所述修辭手法識別模塊識別所述目標作文的修辭手法；

修辭手法打分模塊，所述修辭手法打分模塊根據(jù)所述修辭手法對所述目標作文生成分數(shù)；

最終分數(shù)生成模塊，所述最終分數(shù)生成模塊分別與所述修辭手法打分模塊以及所述主題比對模塊連接，將所述主題比對模塊生成的分數(shù)以及所述修辭手法打分模塊生成的分數(shù)進行加權(quán)，得到所述目標作文最終的分數(shù)。

本發(fā)明還公開了一種存儲介質(zhì)，存儲有計算機指令，所述計算機指令被執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的自動評閱作文的方法。

本發(fā)明還公開了一種終端，包括處理器、以及存儲器，所述存儲器中存儲有計算機指令；在所述應(yīng)用程序啟動時，所述處理器讀取所述計算機指令并實現(xiàn)如上所述的自動評閱作文的方法。

本發(fā)明提供的自動評閱作文的方法和裝置、存儲介質(zhì)及終端，可以加載目標作文并自動進行語言分析、提取主題，從而實現(xiàn)自動、客觀地評閱作文，節(jié)省了人力，提高了效率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文的方法流程示意圖；

圖2是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文中提取目標作文的文本主題的方法流程示意圖；

圖3是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文中對目標作文進行語言分析的方法流程示意圖；

圖4是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文的方法中步驟a23的詳細流程圖；

圖5是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文的方法中提取作文題目的題目主題的流程示意圖；

圖6是本發(fā)明一實施例的自動評閱作文的方法的另一詳細流程圖；

圖7是本發(fā)明實施例的自動評閱作文的裝置的示意圖一；

圖8是本發(fā)明實施例的自動評閱作文的裝置的示意圖二；

圖9是本發(fā)明實施例的自動評閱作文的裝置的示意圖三；

圖10是本發(fā)明實施例的自動評閱作文的裝置的示意圖四；

圖11是本發(fā)明實施例的自動評閱作文的裝置的示意圖五。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式進行描述。

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的人工評閱作文的技術(shù)缺陷，本發(fā)明實施例公開了一種自動評閱作文的方法，以可以自動、客觀地評閱作文，從而節(jié)省人力，提高效率。

為了實現(xiàn)上述目的，參見圖1，本發(fā)明實施例公開的人工評閱作文的方法包括以下步驟a1～a3：

a1、加載目標作文及其對應(yīng)的作文題目。

在加載時，分別加載作文題目以及目標作文進行分析。需要說明的是，在實際使用場景中，例如在一次考試中，作文題目只有一個，對應(yīng)的目標作文有很多。

a2、提取目標作文的文本主題以及所述作文題目的題目主題。

更為詳盡地，參見圖2，提取目標作文的文本主題包括步驟a21～a23：

a21、將目標作文切分成多個詞語；

其中，需要解釋的是，在漢語中，詞語是承載語義最基本的單元。切分詞語也是本發(fā)明方法可以實現(xiàn)的基礎(chǔ)。

例如：“我認為，身處寒門的明成就可以通過后天的努力來實現(xiàn)生命的價值。”，本技術(shù)的分詞結(jié)果是：“我/認為/，/身處寒門/的/明成/就/可以/通過/后天/的/努力/來/實現(xiàn)/生命/的/價值/?！比绻衷~結(jié)果是“…身處寒門/的/明/成就/可以/通過/…”因為“成就”也是一個常見的詞，很可能出現(xiàn)這樣的分詞結(jié)果。

如何避免切分詞語時的歧義是一個難題。本發(fā)明運用大量積累的中學(xué)語文作文語料和相應(yīng)的作文主題素材，采用基于詞典與詞頻統(tǒng)計相結(jié)合的方式，融入知識理解的策略對輸入的文章進行詞語的切分，以保證詞語切分的準確性。

a22、對切分為多個詞語的所述目標作文進行語言分析。

更為詳盡地，在本發(fā)明的一個實施方案中，參見圖3，對目標作文進行語言分析為對詞語的分析，以及對詞語之間關(guān)系的分析，具體包括步驟b1～b5：

b1、對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

b2、識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，所述名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合。

例如：“梁某某【人名】出生在平民家庭，家中兄妹五人，卻只能靠父親那菲薄的工資來勉強度日。從他小學(xué)開始，家中決定去焦化廠【機構(gòu)名】領(lǐng)取材料回家加工。他每天要依靠那弱小的身子背著幾十公斤重的材料往返家與工廠，雞叫前出發(fā)，雞睡后歸家，這樣披星戴月，年復(fù)一年。但他的學(xué)習(xí)從來沒有放下過，以優(yōu)異的成績考取著名的英國【地名】布里斯托理工大學(xué)【機構(gòu)名】?！?/p>

b3、對每一語句中的謂詞的主語進行標注。

謂詞，用來描述或判定客體性質(zhì)、特征或者客體之間關(guān)系的詞項，如時間、地點、人物等，為后續(xù)的特征抽取提供幫助。例如“貓是動物”一句中的“是”就是一個謂詞，而“貓”是客體；“3大于2”中的“大于”是一個謂詞。

b4、根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注。

例如：識別句子中的主謂、動賓、并列等語法成分，并分析各個成分之間的關(guān)系。

b5、識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注。

通過該關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以跨越句子表層句法結(jié)構(gòu)束縛，直接獲取深層的語義信息。

a23、根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該目標作文的文本主題。

更為具體地，參見圖4，步驟a23包括：

a231、根據(jù)目標作文中的標注結(jié)果，識別詞語的相似度，對所述詞語進行聚類，然后根據(jù)所述聚類的結(jié)果對所述目標作文的文本主題進行一次提?。?/p>

a232、根據(jù)預(yù)存的文本規(guī)律，對目標作文的文本主題進行二次提??；

a233、根據(jù)兩次提取的文本主題，加權(quán)得到所述目標作文的最終的文本主題。

可見，對目標作文的文本主題的一次提取和二次提取的維度不同：

一次提取是對目標作文的內(nèi)部提取，依靠作文本身信息，通過度量作文中詞語之間的相似度，利用聚類的方法構(gòu)建文本主題，并根據(jù)不同文本主題在文章中的重要程度，抽取其中的關(guān)鍵詞。這樣便能夠在一定程度上發(fā)現(xiàn)文章的文本主題，并提取出與文本主題相關(guān)的關(guān)鍵詞，提高關(guān)鍵詞對文本主題的覆蓋度。

二次提取是利用作文外部構(gòu)建的模型，自動發(fā)現(xiàn)大量文本中的規(guī)律(是指訓(xùn)練時候用了大量的中學(xué)生作文相關(guān)語料)，從而可以自動發(fā)現(xiàn)文本主題，并將文本主題相關(guān)的詞語找出來。

更為詳盡地，參見圖5，提取作文題目的題目主題包括步驟a24～a26：

a24、將目標作文的作文題目切分成多個詞語；

對于作文題目的詞語切分，與目標作文的詞語切分實質(zhì)相同，在此便不再贅述。

a25、對切分為多個詞語的所述作文題目進行語言分析。

對于作文題目的語言分析，與前述對目標作文的語言分析實質(zhì)相同，在此便不再贅述。

a26、根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該作文題目的題目主題。

對于作文題目的題目主題的提取，與前述對目標作文的文本主題的提取實質(zhì)相同，在此便不再贅述。

以下舉例來進行說明。

例如，一篇作文題目有三位學(xué)生，項虹刻苦認真、努力學(xué)習(xí)，期中、期末考試成績?nèi)昙壸顑?yōu)。倪賓在學(xué)習(xí)上表現(xiàn)一般，卻是學(xué)生會的積極分子，在學(xué)生會組織的活動中頻頻露面，展現(xiàn)才華，終于在學(xué)生會換屆競選中當選為學(xué)生會主席。明成家境不佳，他在努力學(xué)習(xí)、完成各項學(xué)習(xí)任務(wù)的同時，課余時間都用在做小生意上，一年下來，不但不向家里要一分錢，還向家里寄3000元錢補貼家用。

那么，本實施例會對該題目的題目主題進行抽?。喉椇鐚W(xué)生努力、刻苦、成績優(yōu)秀；倪賓學(xué)生積極、有才華；明成學(xué)生家境貧寒、自力更生。

在對應(yīng)的目標作文時，例如對于學(xué)生項虹，一次提取的文本主題為：刻苦(70分)、成績優(yōu)秀(60分)、學(xué)生努力(50分)；二次提取的文本主題為：學(xué)習(xí)努力(30分)、xxx(20分)，刻苦(5分)，兩次提取的結(jié)果加權(quán)后，對于項虹，文本主題的評分標準為：學(xué)生努力(80分)、刻苦(75分)、成績優(yōu)秀(60分)。

對應(yīng)于其他學(xué)生的文本主題，提取方法類似，本實施例便不再一一列舉。

a3、將所述文本主題與所述題目主題進行比對，并根據(jù)比對的結(jié)果加權(quán)生成分數(shù)。

上述流程結(jié)束。

可選地，在評分時，考慮到作文的修辭手法可以增加文章的文采，還可以加入對修辭手法的辨別，作為提高作文文采的一個加分項。

所以，參見圖6，在步驟a2后，還包括：

a4、識別所述目標作文的修辭手法。

本實施例中，修辭手法包括常用的排比、比喻等。

例如，排比修辭手法的識別流程如下：

a41、提取候選排比句。目標作文經(jīng)過分詞、分句、詞性標注等預(yù)處理之后，從文章中抽出來，包括逗號、分號、句號、段落等排比；

a42、工整性檢驗。從排比的長度以及三個排比短句的整齊程度來考慮。

a43、排比標檢驗。排比標是排比句的一個顯著特點，即三個排比句中有相同的連續(xù)字符串。

a44、比喻標記。排比句中經(jīng)常會伴隨著比喻修辭手法，比喻修辭更能彰顯學(xué)生的作文風采。

a5、根據(jù)所述修辭手法對所述目標作文生成分數(shù)，并執(zhí)行步驟a6；

在步驟a3后，還包括：

a6、將步驟a3生成的分數(shù)以及步驟a5生成的分數(shù)進行加權(quán)，得到所述目標作文最終的分數(shù)。

本發(fā)明提供的自動評閱作文的方法，可以加載目標作文并自動進行語言分析、提取主題，從而實現(xiàn)自動、客觀地評閱作文，節(jié)省了人力，提高了效率。

下述為本實施例的自動評閱作文的裝置的示意性方案。需要說明的是，該自動評閱作文的裝置的技術(shù)方案與上述自動評閱作文的方法的技術(shù)方案屬于同一構(gòu)思，自動評閱作文的裝置的技術(shù)方案未詳細描述的細節(jié)內(nèi)容，均可以參見上述自動評閱作文的方法的技術(shù)方案的描述。

本發(fā)明實施例還提供了一種自動評閱作文的裝置，參見圖7，包括：

加載模塊11，加載目標作文及其對應(yīng)的作文題目；

主題提取模塊12，提取目標作文的文本主題以及所述作文題目的題目主題；

主題比對模塊13，將所述文本主題與所述題目主題進行比對，并根據(jù)比對的結(jié)果加權(quán)生成分數(shù)。

可選地，在本發(fā)明的一個實施例中，參見圖8，主題提取模塊12包括：

作文詞語切分模塊121，所述作文詞語切分模塊121將目標作文切分成多個詞語；

第一語言分析模塊122，所述第一語言分析模塊122對切分為多個所述詞語的所述目標作文進行語言分析；

文本主題提取模塊123，所述文本主題提取模塊123根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該目標作文的文本主題；

可選地，在本發(fā)明的一個實施例中，參見圖9，主題提取模塊12還包括：

題目詞語切分模塊124，所述題目詞語切分模塊124將目標作文的作文題目切分成多個詞語；

第二語言分析模塊125，所述第二語言分析模塊125對切分為多個詞語的所述作文題目進行語言分析；

題目主題提取模塊126，所述題目主題提取模塊126根據(jù)語言分析的結(jié)果提取該作文題目的題目主題。

可選地，第一語言分析模塊122對目標作文進行語言分析，包括：

第一語言分析模塊122對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

第一語言分析模塊122識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合；

第一語言分析模塊122對每一語句中的謂詞的主語進行標注；

第一語言分析模塊122根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注；

第一語言分析模塊122識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注。

第二語言分析模塊125對所述作文題目進行語言分析，包括：

第二語言分析模塊125對每一語句中的每個詞語的詞性進行標注，其中，所述詞性包括名詞、動詞、形容詞、代詞、數(shù)詞、量詞、副詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞中的一個或多個的組合；

第二語言分析模塊125識別每一語句中的名詞詞語的名稱類型并標注，其中，所述名稱類型包括人名、地名、機構(gòu)名中的一個或多個的組合；

第二語言分析模塊125對每一語句中的謂詞的主語進行標注；

第二語言分析模塊125根據(jù)每一語句中的詞語間的關(guān)系，對該語句的語法進行標注；

第二語言分析模塊125識別分詞詞語和詞性之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系并標注。

可選地，參見圖10，文本主題提取模塊123包括：

第一主題提取模塊1231，所述第一主題提取模塊1231根據(jù)目標作文中的標注結(jié)果，識別詞語的相似度，對所述詞語進行聚類，然后根據(jù)所述聚類的結(jié)果對所述目標作文的文本主題進行一次提??；

第二主題提取模塊1232，所述第二主題提取模塊1232根據(jù)預(yù)存的文本規(guī)律，對目標作文的文本主題進行二次提?。?/p>

加權(quán)模塊1233，根據(jù)兩次提取的文本主題，加權(quán)得到所述目標作文的最終的文本主題。

另外，參見圖11，在所述主題提取模塊12后，還包括：

修辭手法識別模塊14，所述修辭手法識別模塊14識別所述目標作文的修辭手法；

修辭手法打分模塊15，所述修辭手法打分模塊15根據(jù)所述修辭手法對所述目標作文生成分數(shù)；

最終分數(shù)生成模塊16，所述最終分數(shù)生成模塊16分別與所述修辭手法打分模塊15以及所述主題比對模塊13連接，將所述主題比對模塊13生成的分數(shù)以及所述修辭手法打分模塊15生成的分數(shù)進行加權(quán)，得到所述目標作文最終的分數(shù)。

本發(fā)明實施例還公開了一種終端，包括處理器、以及存儲器，所述存儲器中存儲有計算機指令；在所述應(yīng)用程序啟動時，所述處理器讀取所述計算機指令并實現(xiàn)如上所述的自動評閱作文的方法。

需要說明的是，所述終端可以為桌上型計算機、筆記本、掌上電腦及云端服務(wù)器等計算設(shè)備。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是，終端為用于接收數(shù)據(jù)并進行處理后輸出結(jié)構(gòu)的設(shè)備。上述舉例并非是對終端的限定，為在某些場合，終端還可以包括輸入輸出設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備、總線等。

所述處理器可以為中央處理單元(centralprocessingunit，cpu)，還可以是其他通用處理器、數(shù)字信號處理器(digitalsignalprocessor，dsp)、專用集成電路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、現(xiàn)成可編程門陣列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等，所述處理器是所述終端的控制中心，利用各種接口和線路連接整個終端的各個部分。

所述存儲器主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)手機的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲器可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如硬盤、內(nèi)存、插接式硬盤，智能存儲卡(smartmediacard,smc)，安全數(shù)字(securedigital,sd)卡，閃存卡(flashcard)、至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲器件。

本發(fā)明實施例還公開了一種存儲介質(zhì)，存儲有計算機指令，所述計算機指令被執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的自動評閱作文的方法。

所述計算機指令包括計算機程序代碼，所述計算機程序代碼可以為源代碼形式、對象代碼形式、可執(zhí)行文件或某些中間形式等。所述計算機可讀介質(zhì)可以包括：能夠攜帶所述計算機程序代碼的任何實體或裝置、記錄介質(zhì)、u盤、移動硬盤、磁碟、光盤、計算機存儲器、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、電載波信號、電信信號以及軟件分發(fā)介質(zhì)等。需要說明的是，所述計算機可讀介質(zhì)包含的內(nèi)容可以根據(jù)司法管轄區(qū)內(nèi)立法和專利實踐的要求進行適當?shù)脑鰷p，例如在某些司法管轄區(qū)，根據(jù)立法和專利實踐，計算機可讀介質(zhì)不包括電載波信號和電信信號。

上面結(jié)合附圖對本發(fā)明優(yōu)選的具體實施方式和實施例作了詳細說明，但是本發(fā)明并不限于上述實施方式和實施例，在本領(lǐng)域技術(shù)人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下做出各種變化。