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J-GLOBAL ID：202202283386941334   整理番号：22A1062588

深層学習に基づく自動マーキング【JST・京大機械翻訳】

Automatic Marking based on Deep Learning

著者 (4件)： Liu Yunxiang (Computer Science Institute, Shanghai Institute of Technology, China) ,  Zhu Jianlin (Computer Science Institute, Shanghai Institute of Technology, China) ,  Yuan Xinxin (Computer Science Institute, Shanghai Institute of Technology, China) ,  Wang Chunya (Computer Science Institute, Shanghai Institute of Technology, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIGP 2022  ページ： 145-149  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： マーキング教師が試験論文を修正するとき,多くの時間とエネルギーの問題を解決するために,本論文は,深い学習に基づく自動試験紙補正システムを提案した。システムは,テスト論文からのテキスト抽出,テキスト符号化およびテキストマッチングの3つのモジュールに大まかに分割される。テスト論文からテキストを抽出するためにDBとCRNNを結合する方法を用いて,それはテキスト認識の高精度を有した。そして,テキスト符号化とテキストマッチングの方法として,BERT事前訓練モデルと余弦類似性をそれぞれ使用する。実験結果は,自動試験紙が補正システムの平均結果およびスコアリング教師スコアが0.5であり,優れた評価効果を達成することを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マーキング ,  精度 ,  自動試験 ,  補正装置 ,  モデル ,  類似性 ,  *教師
準シソーラス用語： 高精度 ,  スコア化 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動試験紙補正 ,  BERT ,  CRNN ,  余弦類似性 ,  DB

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層学習 ,  マーキング