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Sobre los efectos de combinar Análisis Semántico Latente con otras técnicas de procesamiento de lenguaje natural para la evaluación de preguntas abiertas

机译:论潜在语义分析与其他自然语言处理技术相结合对开放问题评价的影响

摘要

Este artículo presenta la combinación de Análisis Semántico Latente (LSA) con otras técnicas de procesamiento del lenguaje natural (lematización, eliminación de palabras funcionales y desambiguación de sentidos) para mejorar la evaluación automática de respuestas en texto libre. El sistema de evaluación de respuestas en texto libre llamado Atenea (Alfonseca & Pérez, 2004) ha servido de marco experimental para probar el esquema combinacional. Atenea es un sistema capaz de realizar preguntas, escogidas aleatoriamente o bien conforme al perfil del estudiante, y asignarles una calificación numérica. Los resultados de los experimentos demuestran que para todos los conjuntos de datos en los que las técnicas de PLN se han combinado con LSA la correlación de Pearson entre las notas dadas por Atenea y las notas dadas por los profesores para el mismo conjunto de preguntas mejora. La causa puede encontrarse en la complementariedad entre LSA, que trabaja a un nivel semántico superficial, y el resto de las técnicas NLP usadas en Atenea, que están más centradas en los niveles léxico y sintáctico.
机译:本文介绍了潜在语义分析(LSA)与其他自然语言处理技术(阻止,功能词删除和歧义消除)的组合,以改进对自由文本响应的自动评估。名为Athena的自由文本响应评估系统(Alfonseca和Pérez,2004年)已成为测试组合方案的实验框架。雅典娜(Athena)是一个能够提出问题的系统,可以随机选择或根据学生的个人资料进行选择,并为他们分配数字等级。实验结果表明,对于将PLN技术与LSA相结合的所有数据集,雅典娜给出的分数与教师针对同一组问题给出的分数之间的皮尔逊相关性均得到改善。原因可以从LSA和Athena中使用的其他NLP技术之间的互补性中找到,这些LSA在表面语义级别上起作用,而其余的NLP技术则更侧重于词汇和句法级别。

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