《表4 不同模型的二次加权kappa系数值》

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《基于注意力机制的双层LSTM自动作文评分系统》

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为分析GAT-LSTM模型每个组成部分对模型性能提升的贡献，分别进行以下对比研究:以LWV为输入的LSTM （W-LSTM）模型；以LWV为输入的双层LSTM （WT-LSTM）模型；以LWV为输入的基于注意力机制的双层LSTM （WAT-LSTM）模型；以GWV为输入的LSTM （G-LSTM）模型；以GWV为输入的双层LSTM （GT-LSTM）模型．针对数据集的8个子集分别绘制了G-LSTM、GT-LSTM和GAT-LSTM模型的二次加权kappa系数值的对比图，如图4．其中，子集1～2比较的是前75个epoches的迭代结果；子集3～7比较的是前50个epoches的迭代结果；子集8比较的是前100个epoches的迭代结果．基于上述不同模型所获取的κ值如表4．可见，以GWV为LSTM层输入模型的κ值得到提升；基于注意力机制的双层LSTM模型结构明显优于单纯双层LSTM模型结构．