Automated Essay Scoring (AES)
Automated Essay Scoring (AES) ir dabas valodas apstrādes (natural-language processing) uzdevums, kurā aprēķinu modelis piešķir vērtējumus studentu rakstītajiem esejām dimensijās, piemēram, gramatiskā pareizība, koherence, satura bagātība un organizācija — atkārtojot lielā mērogā to, ko darītu cilvēka vērtētājs. Šī pieeja tika formalizēta kā pētniecības joma ar Shermis un Burstein (2013), un kopš 2019. gada to ir pārveidojuši transformatoru valodu modeļi, īpaši BERT, kas ļauj AES sistēmām izmantot dziļas tekstu kontekstuālās reprezentācijas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Shermis, M.D. & Burstein, J. (2013). Handbook of Automated Essay Evaluation. Routledge. link ↗
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT, 4171-4186. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Essay Scoring (AES). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/text-mining/automated-essay-scoring
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- BERT EmbeddingsTeksta ieguve↔ salīdzināt
- Lasāmības analīzeTeksta ieguve↔ salīdzināt
- Sentimentu analīzeTeksta ieguve↔ salīdzināt
- Tekstu klasifikācijaTeksta ieguve↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →