Sammanfattningsskrivande är en viktig del av många engelskspråkiga examinationer. Eftersom betygsättning av studenters sammanfattningar är en mycket tidskrävande uppgift kommer datorstödd bedömning att hjälpa lärare att utföra betygen mer effektivt. Flera tekniker som Latent Semantic Analysis (LSA), n-gram co-occurence och BLEU har föreslagits för att stödja automatisk utvärdering av sammanfattningar. Deras prestationer är dock inte tillfredsställande när det gäller att bedöma sammanfattande skrifter. För att förbättra resultaten föreslås i detta dokument en helhetsstrategi som integrerar LSA och n-gram-samexistens. Som ett resultat av detta kan den föreslagna helhetsmetoden uppnå hög noggrannhet och förbättra prestandan betydligt jämfört med nuvarande teknik. Ett sammanfattande bedömningssystem som bygger på det föreslagna tillvägagångssättet har också utvecklats.  I dagens datoriserade värld är lärare fortfarande skyldiga att betygsätta elevernas skriftliga sammanfattningar manuellt. Detta är en mycket tidskrävande uppgift som minskar den tid lärare kan ägna åt andra uppgifter. För att minska den tid de måste lägga på att klassificera dessa sammanfattningar har många lärare valt att minska antalet sammanfattningar som ges till deras elever. I och med detta kommer studenterna dock att ha otillräckliga rutiner, vilket påverkar deras sammanfattande skrivfärdigheter. För att ta itu med detta problem är ett tillvägagångssätt att tillhandahålla datorstödd bedömning av sammanfattningar. Datorstödd bedömning är ett långvarigt problem som har väckt intresse från forskarsamhället sedan sextiotalet och som ännu inte har lösts helt (Perez m.fl., 2005). Med den senaste tidens framgångsrika e-lärande och framsteg inom andra områden som informationsutdrag (IE) och behandling av naturligt språk (NLP) har automatisk bedömning av sammanfattningar blivit möjlig. Några av de tekniker som Latent Semantic Analysis (LSA) (Landauer et al., 1997 (Landauer et al.,, 1998 Zipitria et al., 2004; Franzke and Streeter, 2006), BLEU (Pérez et al., 2004), n-gram co-occurence (Lin, 2004 ) har föreslagits. De flesta av dessa tekniker kan dock inte uppnå tillfredsställande prestanda för att bedöma sammanfattande skrifter. I detta dokument föreslår vi en helhetsstrategi som integrerar två av de mest effektiva sammanfattande utvärderingsmetoderna, LSA och n-gram co-occurence, för att förbättra noggrannheten i den automatiska sammanfattningsbedömningen. Sammanfattningar bedöms vanligtvis utifrån två kriterier, innehåll och stil. I detta dokument fokuserar den föreslagna ensembletekniken främst på innehållsbedömning. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. Avsnitt 2
En ensemble av Latent semantisk analys (LSA) och n-gram samförekomster är den metod som föreslås av He et al. Hoppa över det.
Automatic summary assessment for intelligent tutoring systems
{'venue': 'Comput. Educ.', 'journal': 'Comput. Educ.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}