Автоматизированная оценка эссе (AES)
Автоматизированная оценка эссе (AES) — это задача обработки естественного языка, в рамках которой вычислительная модель присваивает оценки эссе, написанным студентами, по таким параметрам, как грамматическая правильность, связность, глубина содержания и организация — воспроизводя в больших масштабах то, что сделал бы человек-оценщик. Этот подход был формализован как исследовательская область Шермисом и Бернштейном (Shermis and Burstein, 2013) и претерпел трансформацию с 2019 года благодаря появлению трансформерных языковых моделей, в частности BERT, которые позволяют системам AES использовать глубокие контекстуальные представления текста.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Essay Scoring (AES). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/text-mining/automated-essay-scoring
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Векторные представления BERTИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
- Анализ удобочитаемостиИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
- Анализ тональностиИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
- Классификация текстовИнтеллектуальный анализ текста↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →