Detta dokument fokuserar på att identifiera, extrahera och utvärdera funktioner relaterade till syntaktisk komplexitet av spontana talade svar som en del av ett försök att utöka den nuvarande funktionen i ett automatiserat tal scoring system för att täcka ytterligare aspekter som anses viktiga i byggandet av kommunikativ kompetens. Vårt mål är att hitta effektiva funktioner, utvalda från en stor uppsättning funktioner som föreslagits tidigare och några nya funktioner utformade på liknande sätt ur ett syntaktiskt komplexitetsperspektiv som korrelerar väl med mänskliga betyg av samma talade svar, och att bygga automatiska scoring modeller baserat på de mest lovande funktioner genom att använda maskininlärningsmetoder. På mänskliga transkriptioner med manuellt kommenterade klausuler och meningsgränser, uppnår vår bästa poängmodell en total Pearson korrelation med mänskliga taxer poäng på r=0,49 på en osynlig testuppsättning, medan korrelationer av modeller som använder mening eller klausul gränser från automatiserade klassiatorer är runt r=0.2.
Dessutom utforskade REF fenomen relaterade till grammatisk komplexitet i ett automatiserat talscoringsystem.
Computing and Evaluating Syntactic Complexity Features for Automated Scoring of Spontaneous Non-Native Speech
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}