作文自动评分总结.docx
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1、精品名师归纳总结李艳老师和葛诗利老师 高校英语作文自动评分中分级词表的效度讨论中提出了作文分级词表的思想,而这可以通过改进或者调整已有的词表来获得。目前自然语言处理中精确率最高的、也是最基本的讨论就是词汇分析,词汇分析一般包括词长分布、词汇分布和词汇丰富性等。词汇分布:一篇作文中的词汇占某一分级词表每个级别词汇的比例。Laufer&Nation的 3 个级别的词表。CLEC 中国学习者英语语料库SPSS 软件包的单因素方差分析(ANOV A ) SPSS 多元线性回来分数档的精确率和召回率,总体精确率和误判率个分数精确率 =本为 X 档作文并且被评为 X 档作文的数量全部被评为X 档作文的总数
2、 *100精确率越高,说明作文被评为该分数档的可信度越高Laufer&Nation以词族为运算单位,词频概貌文秋芳 以类符为运算单词,称为词频广度倪岚 以形符为运算单位词频分布精确率都是 30%左右徐剑和梁茂成 对集中英汉机器翻译系统的测评翻译系统在译文输出方面已经比较成熟,源语言的语义识别方面仍不如人意。80 岁月,机器翻译讨论863 智能型英汉翻译系统“译星一号”评估标准: 系统功能,操作的难易度及译文质量(包括译文的忠实度、译语的可懂度和译文的可接受性)欧共体评估: 识别(译文的得懂度、 忠实度、 连贯度、 有用性、 读取速度和译文的可接受性) 和语言方面(句子结构和语义的连贯性、词汇评
3、判、翻译错误)可懂度、忠实度和译文的可接受性梁茂成和李刚 英汉机器翻译中人称代词的处理徐州师范高校外语系汉语术语分析语,词序、虚词等来表达各种语法关系。英语属于综合语,通过词本身的形状变化来表示英语中人称代词的使用频率要远远高于汉语汉语属于孤立性语言,英语为粘着性语言缘由:1. 汉语表示所属关系的物主代词往往可以省略2. 英语中大量使用反身代词反身代词:(译星对反身代词处理较为得当)1. 英语较汉语大量使用反身代词2. 汉语反身代词具有独立的指称功能,英语就依附于其他代词或名次,无独立的指称功能。英汉其次人称代词的差异You 是你仍是你们? 英语代词的预指功能人称代词在机器翻译中的处理1. 调
4、整语法信息库(代词的主要作用是代替名词)2. 条件句可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结自动评分技术陆军,梁颖红,陆玉清,李斌,姚建民多分类器融合技术在自动作文评分中的应用分类器:贝叶斯、 K 近邻和支持向量机自动作文评分( Automated Essay Scoring , AES )国外主观题自动评分系统:E-rater、IEAIntelligent Essay Assessor 、PEGProject Essay Grade国内最早涉足作文评分领域:梁茂成教授中国学习者英语语料库(Chinese Learner English Corpus )对作文中的错误进行了具体标注、分
5、类和统计作文内容的特点(作文中的单词和短语,即通常的Uni-Gram 、Bi-Gram 和 Tri-Gram 模型) 考察作文的主题和内容语言学特点:浅层的语言学特点(句子个数、句子平均长度、单词平均长度、单词个数)考察作文的形式复杂的语言学特点(作文中的语法、单词的词性、连接词、各种类型错误个数)考察作文的语法、连贯性和错误特点挑选:文档频率( Document Frequency ,DF)、信息增益( Information Gain , IG)、统计量( Chi-square Statistic, CHI )文本分类算法朴实贝叶斯( Na.ve Bayes)假定各种特点之间相互独立。性能
6、不稳固,易受分类任务的影响。K 近邻( K-Nearest Neighbor )要求有较高质量的训练集,K 值确定比较难支持向量机( Support Vector Machine , SVM )基于结构风险最小化理论评判分类结果的好坏:精确率p、召回率 r 和 F1 测度F12pr / pr E-rater 商用机器评分系统,精确率计入相邻分数全部分类方法的成效都要低于它们在其他方面的分类成效缘由:四级作文本身的特点和各分数作文的篇章数的分布情形终止语:语言学特点更能表达作文的水平NLP 技术曹亦微,杨晨 使用潜语义分析的汉语作文自动评分讨论评分方式1. 依靠精确的分析和提取反映文章质量的指标
7、进行评分,指标大多是语法层面上的。(PEG)2. 另一种是整体评分,综合使用了文章的词语使用、论述结构、句法结构以及内容和语义等方面的特点( e-rater:统计方法 +自然语言处理技术) 。潜语义( LSA , latent Semantic Analysis )葛诗利,陈潇潇 文本聚类在高校英语作文自动评分中应用文本聚类把作文按内容的相像程度集合到一起,形成一棵内密外疏的聚类树。识别跑题作文文秋芳:“作文内容能够说明作文总体质量56%的差异”内容评判:采纳文本自动层级聚类优点:不需要事先基于大规模标注训练集构建评判模型可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结PEG 侧重结构分析,较
8、高的评分精确率,忽视内容,更多的注意表面结构IEA只基于埋伏语义分析测量的是“文本的内容和同学作文中所传达的只是,而不是作文的风格或语言” ,适用于本族语作文(基本没有较大语言失误)单独的埋伏语义分析用于外语作文评分明显不够BETSY 基于文本分类技术E-rater, IntelliMetric ,语言质量和内容兼顾,适用外语作文自动评分E-rater 内容分析采纳了向量空间模型,作文第一转化为词频的向量,再合并语言质量得分层级聚类:自底向上(Bottom-up 合并聚类)和自顶向下(Top-down 分割聚类) 常见文档聚类算法:k-means 算法(分割)凝结层级算法( Hierarchi
9、cal Agglomerative Clustering, HAG层级算法) 建立特点向量TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency )葛诗利,陈潇潇 高校英语作文自动评分讨论中的问题及计策四个难题:评分标准、针对性、通用性和人机界面的划分作文自动评分讨论使用技术:运算机统计技术、 自然语言处理技术、 信息检索技术和人工智能技术马希文运算机解决问题前提条件:第一, 必需把待解决的问题形式化其次, 这种问题必需是可运算的第三, 这种问题必需有一个合理的复杂度,要防止指数爆炸语言:人工选取特点和机器统计加权非英语专业高校生作文语言使用特点:
10、词汇、短语、句法、搭配和错误PEG 统计文章长度、各种词类的数量、词长的变化(浅层文本特点)IEA 使用词汇统计,实义词的统计E-rater 基于词汇统计(内容) ,浅层文本特点(语言) 把内容评分转换为词汇向量的统计比较针对语言使用的评分,低分段评分精确率特别高,中、高分段,特别是高分段精确率较低梁茂成、文秋芳 国外作文自动评分系统评述及启示信度( reliability )效度( validity )PEG( Project Essay Grade)重语言形式实现步骤:变量提取多元回来分析多元回来得到的beta 值代入运算机程序换算出作文得分IEA ( Intelligent Essay
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