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:卢致杰[1] LU Zhijie
出 处:《外语电化教学》2023年第6期66-74,共9页Technology Enhanced Foreign Language Education
基 金:国家自然科学基金项目“融合语言学特征的跨主题作文自动评分关键技术研究”(项目编号:61976062)的阶段性成果。
摘 要:英语作文自动评分是教育考试、语言教学和AI研究的热点之一,特别是随着GPT等大语言模型的出现,为英语作文自动评分研究提供了重要的工具支撑,但作为重要的选拔性考试,国内高考英语作文自动评分研究还基本停留在定性和试验性研究阶段,与国外托福等重要考试的作文自动评分实践还存在明显差距。为进一步优化国内重要选拔性考试英语作文自动评分的模型与应用研究,文章在参考国内外相关研究的基础上,结合某市高考英语作文自动评分的有关探索实践,提出了一种异构的精准评分模型与方法,通过训练集和测试集与人工评分数据的对比,在同一主题测试集的评分精度上可以基本达到人工评分的精度。相关框架、模型与算法可为后续的大规模实践应用奠定良好基础。
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