De flesta av de nuvarande automatiska systemen för uppsatsscoring (AES) tränas med hjälp av manuellt graderade essäer från en specifik prompt. Dessa system upplever en nedgång i noggrannhet när de används för att betygsätta en uppsats från en annan prompt. Att få ett stort antal manuellt graderade essäer varje gång en ny prompt introduceras är kostsamt och inte genomförbart. Vi föreslår domänanpassning som en lösning för att anpassa ett AES-system från en initial uppmaning till en ny. Vi föreslår också en ny domänanpassningsteknik som använder Bayesian linjära ås regression. Vi utvärderar vår domänanpassningsteknik på den allmänt tillgängliga Automatiserade Student Assessment Prize (ASAP) datasetet och visar att vår föreslagna teknik är en konkurrenskraftig standarddomänanpassningsalgoritm för AES-uppgiften.
REF-användning korrelerad Bayesian Linear Ridge Regression (cBLRR) med fokus på domänanpassningsuppgifter.
Flexible Domain Adaptation for Automated Essay Scoring Using Correlated Linear Regression
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}