Abstrakt. Läsförståelse testas i stor utsträckning i skolor med hjälp av handskrivna svar. Papperet beskriver beräkningsmetoder för att göra sådana svar med hjälp av handstilsigenkänning och automatisk essä scoring teknik. Målet är att tilldela varje handskriven svar en poäng som är jämförbar med en mänsklig målskytt även om maskin handstil igenkänning metoder har hög transkription felfrekvens. Metoderna bygger på kopplingsmetoder för analys och igenkänning av dokumentbild tillsammans med metoder för automatiserad uppsatsscoring. Verksamheter på bildnivå omfattar: borttagning av förtryckt materia, segmentering av handskrivna textrader och extrahering av ord. Handskriftsigenkänning bygger på en fusion av analytiska och holistiska metoder tillsammans med kontextuell bearbetning baserad på trigram. De lexikon som ska känna igen handskrivna ord härstammar från läsavsnittet, testprompten, svar rubric och studentsvar. Recognition metoder använder barns handstil stilar. Heuristik som härrör från läsförståelse forskning används för att få ytterligare poäng funktioner. Resultat med två essämetoder som båda bygger på lärande från en människomärkt uppsättning beskrivs. Den första bygger på latent semantisk analys, vilket kräver en rimlig nivå av handstilsigenkänning. Den andra använder ett artificiellt neuralt nätverk som är baserat på funktioner som extraheras från handstilsbilden. En testbädd av essäer skrivna som svar på uppmaningar i statewide läsförståelse tester och poäng av människor används för att träna och utvärdera metoderna. End-to-end resultat är inte långt från automatisk poängsättning baserad på perfekt manuell transkription, vilket visar att handskrivna uppsats poäng är ett ämne med praktisk potential.
I REF, OCR användes för att digitalisera handskrivna essäer, som sedan gjordes med hjälp av olika automatiserade essä scoring metoder, inklusive latent semantisk analys och en funktionsbaserad metod.
Automatic Scoring of Short Handwritten Essays in Reading Comprehension Tests
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}