Vi visar att nuvarande "state-of-theart"-strategier för automatiserad Essay Scoring (AES) inte är lämpliga för att fånga motsträvigt skapade ingångar av grammatiska men osammanhängande sekvenser av meningar. Vi utvecklar en neural modell av lokal sammanhållning som effektivt kan lära sig sambandsfunktioner mellan meningar, och föreslår en ram för att integrera och gemensamt utbilda den lokala konsekvensmodellen med en toppmodern AES-modell. Vi utvärderar vår strategi mot ett antal baslinjer och experimentellt demonstrerar dess effektivitet både på AES-uppgiften och uppgiften att flaging adversarial input, ytterligare bidra till utvecklingen av en strategi som stärker giltigheten av neural essä scoring modeller.
REF visade att state-of-the-art neural automatiserad essä scoring (AES) inte är väl lämpad för att fånga adversarial inmatning av grammatiskt korrekt men osammanhängande sekvenser av meningar.
Neural Automated Essay Scoring and Coherence Modeling for Adversarially Crafted Input
{'venue': 'The 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}