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Automated writing Assessment of Student''s Open-ended Answers Using the Combination of Novel Approach and Latent Semantic Analysis

机译:结合新颖方法和潜在语义分析对学生的开放式答案进行自动写作评估

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摘要

In previous work we have applied the Novel [7] a method originally designed to evaluate automatic Machine Translation systems, in assessing short essays written by students [16]. In this paper we present a comparative evaluation between this combination algorithms and a system based on BLEU and Latent Semantic Analysis. In addition we propose an effective combination schema for them. We study how much combination approach scores correlate to human scorings and other evaluation metrics. In spite of the simplicity of these shallow NLP methods, they achieve state-of-the art correlations to the teacher''s scores while keeping the language-independence and without requiring any domain specific knowledge.
机译:在以前的工作中,我们已经应用了新颖[7]一种最初旨在评估自动机器翻译系统的方法,用于评估学生写的短篇文章[16]。在本文中,我们在该组合算法与基于BLEU和潜在语义分析的系统之间存在比较评估。此外,我们为他们提出了有效的组合模式。我们研究了与人类评分和其他评估度量相关的组合方法分数是多少。尽管这些浅NLP方法的简单性,但它们达到了教师的分数的最先进的相关性,同时保持语言独立性,而无需任何域名知识。

著录项

  • 来源
    《》|2006年|370-375|共6页
  • 会议地点
  • 作者

    Selvi; P.; Gopalan; N.P.;

  • 作者单位
  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
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