检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭星源[1] 柯登峰[1] 赵知[1] 陈振标[1] 徐波[1,2]
机构地区:[1]中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心,北京100190 [2]中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室,北京100190
出 处:《中文信息学报》2012年第2期102-108,共7页Journal of Chinese Information Processing
基 金:视听觉信息的认知计算(90820303);汉语考试中海量作文多层面全自动评分技术(61103152)
摘 要:该文研究了通过作文词汇评分来实现汉语作文自动评分的新算法。在作文评分应与词汇评分高度相关的假设基础上,实现了这种关系的量化计算。该文从通用词表方法、常规方法以及提出的三种改进算法上进行方法性能的比较,并对比了E-rater作文评分系统中同样采用基于词汇方法的性能。实验结果表明,基于新的词汇评分的作文评分方法相关度①接近0.7的水平,高于E-rater中采用的基于词汇的方法的相关度。同时,这一方法的结果已经接近于人工作文评分的相关度。This paper studies new methods of automated Chinese essay scoring based on word scores.Under the hypothesis of the high correlation between the essay score and the scores of words in the essay,the equation of the relation is defined.The conventional methods and three enhanced methods are implemented to estimate the parameters of the equation.Compared with the e-rater's methods,our new methods have a correlation close to 0.7,which demonstrates the performance of the latter is better.In addition,the performance of our methods is close to manual results.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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