Abstract Latent Semantic Analysis (LSA) är en allmänt använd informationsinsamling metod baserad på "bag-of-words" antagande. Men enligt den allmänna uppfattningen spelar syntaxen en roll i betydelsen av meningar. Således, förbättra LSA med del-of-tal (POS) information för att fånga sammanhanget av ordhändelser verkar vara teoretiskt möjligt förlängning. Metoden testas empiriskt på ett automatiskt uppsatsgraderingssystem med hjälp av LSA för jämförelse av dokumentlikviditet. En jämförelse på flera POS-förstärkta LSA-modeller rapporteras. Våra resultat visar att tillägg av kontextuell information i form av POS-taggar kan öka noggrannheten hos LSA-baserade poängmodeller upp till 10,77 procent.
REF använde en förbättrad LSA-strategi genom att inkludera information om delar av tal (POS) för att förbättra prestandan hos den grundläggande LSA-modellen för automatisk uppsatsgradering.
Applying Part-of-Seech Enhanced LSA to Automatic Essay Grading
{'venue': 'Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Information Technology: Research and Education (ITRE 2006). Tel Aviv, Israel, 2006', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}