I denna uppsats undersöker vi oövervakade tekniker för uppgiften att automatiskt korta svar gradering. Vi jämför ett antal kunskapsbaserade och corpus-baserade mått på textlikhet, utvärderar domänens och storlekens effekt på de corpus-baserade åtgärderna, och introducerar även en ny teknik för att förbättra systemets prestanda genom att integrera automatisk återkoppling från studenternas svar. Sammantaget överträffar vårt system betydligt och konsekvent andra oövervakade metoder för korta svarsgrader som har föreslagits tidigare.
Författarna i REF undersökte tillämpningen av kunskapsbaserade och korpusbaserade mått på textlikhet för automatisk korta svarsgradering.
Text-to-Text Semantic Similarity for Automatic Short Answer Grading
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}