Denna uppsats beskriver CoMeT-systemet, vårt bidrag till utmaningen SemEval 2013 Task 7, med fokus på uppgiften att automatiskt bedöma studenternas svar på faktiska frågor. CoMeT är baserat på en meta-klassificerare som använder utgångarna i de delsystem vi utvecklat: CoMiC, CoSeC, och tre grundare påse närmar sig. Vi skisserar funktionaliteten hos alla delsystem och utvärderar deras prestanda mot den officiella testuppsättningen av utmaningen. CoMeT fick det bästa resultatet (73,1% noggrannhet) för 3-vägs osynliga svar i Beetle bland alla utmanare. Vi diskuterar också möjliga förbättringar och riktningar för framtida forskning.
CoMeT REF (2013): är en meta-klassificerare byggd av tre andra delsystem som utvecklats av författarna: CoMiC, CoSeC och grund väska strategi.
CoMeT: Integrating different levels of linguistic modeling for meaning assessment
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}