Latent semantisk analys (LSA) har använts i flera intelligenta handledningssystem (ITS) för att bedöma studenternas lärande genom att utvärdera deras svar på frågor inom handledningsområdet. Det är baserat på Word-dokument cooccurence statistik i utbildningen corpus och en dimensionality reduktion teknik. Det tar dock inte hänsyn till ordordning eller syntaktisk information, som kan förbättra kunskapsrepresentationen och därmed leda till bättre prestanda hos ett ITS. Vi presenterar här en strategi som kallas Syntactically Enhanced LSA (SELSA) som generaliserar LSA genom att överväga ett ord tillsammans med dess syntaktiska grannskap som ges av del-av-tal tag i sitt föregående ord, som en enhet för kunskapsrepresentation. De experimentella resultaten av AutoTutors uppgift att utvärdera studenternas svar på grundläggande datavetenskapliga frågor av SELSA och dess jämförelse med LSA presenteras i termer av flera kognitiva åtgärder. SELSA kan korrekt utvärdera några fler svar än LSA men har mindre korrelation med mänskliga utvärderare än LSA har. Det ger också bättre diskriminering av syntaktisk-semantisk kunskapsrepresentation än LSA.
REF föreslog en liknande modell som kallas Syntactically Enhanced LSA genom att överväga ett ord tillsammans med dess syntaktiska grannskap (som erhålls från del-av-tal tag i sitt föregående ord).
Automatic Evaluation Of Students' Answers Using Syntactically Enhanced LSA
{'venue': 'Workshop On Building Educational Applications Using Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}