文献

J-GLOBAL ID：202102220050565481   整理番号：21A0070264

Automate評価へのグラフベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Graph Based Approach to Automate Essay Evaluation

著者 (4件)： Bhatt Reecha (Lakehead University,Department of Computer Science,Canada) ,  Patel Malvik (Lakehead University,Department of Computer Science,Canada) ,  Srivastava Gautam (Brandon University,Department of Mathematics and Computer Science,Manitoba,Canada) ,  Mago Vijay (Lakehead University,Department of Computer Science,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 4379-4385  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 60年にわたる研究にもかかわらず,自動 essayスコアリングに関する研究は,その商業的および教育的価値のため,部分的に自然言語処理(NLP)コミュニティにおいて十分な注意を継続する。しかし,信頼性と時間に関してそのような書き込み構成や essay石を評価することは非常に挑戦的なプロセスである。信頼できて迅速なスコアの必要性は,正確に即座にフィットする essay問質問に答えることができるコンピュータシステムの必要性を高めた。NLPと機械学習戦略は,書き込み作業の困難さを解決するため自動化Essay Scoring(AES)システムを使用する。本論文では,ルールベース文法や一貫性試験だけでなく,文の意味類似性も含むAES手法を提案し,その結果,質問に優先度を与える。類似性ベクトルは,意味アルゴリズムを適用した後に得られ,統計的特徴を計算した。このシステムは,現在のシステムよりも少ない,高い予測力を有する22の特徴を使用し,一方,あらゆる側面を考慮して,人間グレードは,焦点を合わせた。ランダムフォレストを用いたKaggleのASAP競争によって提供されたデータを用いて,予測スコアを達成した。人間のグレードのスコアとシステムの予測の間の得られた一致を,実験的評価を通して有望な結果と比較した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  ベクトル ,  *自動化 ,  計算機システム ,  信頼性 ,  コミュニティ ,  自然言語処理 ,  文法 ,  類似性 ,  機械学習 ,  ルールベース ,  優先度
準シソーラス用語： スコア化 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 評価