一种基于深度学习的英文文章评估系统

本发明提供了一种基于深度学习的英文文章评估系统，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块和文章评估模块；特征提取模块构建软对角结构‑Transformer模型，引入结构性先验，构建对角注意力偏置机制与结构监督损失函数，实现对段落语义主线、句间顺序关系及语篇连贯性的建模，提升特征表示的结构敏感性；文章评估模块构建多分位‑XGBoost评分模型，提出可导的反正切引脚损失函数，解决传统分位数损失函数在树模型中不可导的问题，实现对作文总分与维度分的多分位稳定预测；该系统在结构建模能力、评分精度与可解释性方面具有显著优势，适用于智能教育测评与写作辅助反馈等场景。