语义相似度被广泛用于理解文本数据的上下文和含义。本文提出了语义相似度在自动作文评价系统中的应用。使用不同的文本嵌入方法计算语义相似度。最新的神经嵌入方法包括谷歌句子编码器（GSE）、语言模型嵌入（ELMo）和全局向量（GloVectors）被用于计算语义相似度。传统的文本数据表示方法如TF-IDF和Jaccard索引也被用于寻找语义相似性。对类内和类间语义相似度得分分布的实验分析表明，GSE通过准确区分来自相同或不同集合/主题的文章而优于其他方法。使用GSE方法计算的语义相似度进一步用于发现与人为评分论文分数的相关性，这表明与各种论文特征的人为评分分数具有高度相关性<\/p> “，”DOI“：”10.4018\/ijcini.323190“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2023,5,18]]，”date-time“：”2023-05-18T14:41:48Z“，”timestamp“：1684420908000}，”page“：“1-14”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：1，“title”：[“基于深层神经嵌入的语义相似度在自动作文评价中的功效”]，“前缀”：“10.4018“，”卷“：”17“，”作者“：[{”给定“：”Manik“，”family“：”Hendre“，”sequence“：”first“，”affiliation“：”Ramanbyte Pvt.Ltd.，India“}]}，{”给出“：”Prasenjit“，”家庭“：”Mukherjee“，”序列“：”additional“，”从属关系“：”[{“name”：”Raman“，”家族“：”Preet“，”顺序“：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“Ramanbyte私人。有限公司，印度“}]}，{“给定”：“Manish”，“家族”：“Godse”，“序列”：“附加”，“附属机构”：[{“名称”：“印度浦那商业管理研究所”}]}，“成员”：“2432”，“参考文献”：[{“密钥”：“IJCINI.323190-0”，“首页”：“4”，“文章标题”：“用电子评分器R 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