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J-GLOBAL ID：202202258903678435   整理番号：22A1164735

NLPに基づく自動応答評価【JST・京大機械翻訳】

NLP-based Automatic Answer Evaluation

著者 (3件)： Sinha Shubham Kumar (Delhi Technological University,Department of Information Technology,Delhi,India) ,  Yadav Sachin (Delhi Technological University,Department of Information Technology,Delhi,India) ,  Verma Bindu (Delhi Technological University,Department of Information Technology,Delhi,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 807-811  発行年： 2022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： 学生を評価する回答記述は,その性能を評価する重要な部分である。ほとんどの場合,回答スクリプト評価が動的に行われ,それは前判断に頭をつけるかもしれない。それは,教師の気分と学生と教師の間の相互作用を含む多数の因子に依存する。さらに,チェックは,プロセスの重要な部分であり,非常に時間がかかり,困難なプロセスであり,このアルゴリズムによる回答スクリプトの評価のための自然言語処理ベース技術を実証した。回答スクリプトをスコア化するために,テキストを回答から抽出して,抽出したテキストを,類似性を計算するために保存正しい回答と比較し,次に,重み値を各測度に割り当てた。検索された材料から要約を生成するために,キーワードベースの要約アルゴリズムを利用した。最終マークを生成するために,4つの類似性尺度(コサイン)をパラメータとして用いた。これらの研究は,応答スクリプトの自動評価が極めて貴重であり,与えられたマークが手マークスコアと同じであることを示した。Copyright 2022 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 ,  相互作用 ,  測度 ,  自然言語処理 ,  類似性
準シソーラス用語： スコア化 ,  スクリプト ,  自動評価 , 【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 (3件)： NLP ,  応答 ,  評価