Detta dokument undersöker genomförbarheten av automatisk poängsättning av talade engelska färdigheter icke-infödda talare. Till skillnad från befintliga automatiserade bedömningar av talade engelska, våra data består av spontana talade svar på komplexa testobjekt. Vi utför både en kvantitativ och en kvalitativ analys av dessa funktioner med hjälp av två olika metoder för maskininlärning. (1) Vi använder stöd vektor maskiner för att producera en poäng och utvärdera det med avseende på ett läge baslinje och mänskliga taxer överenskommelse. Vi finner att poäng baserat på stöd vektor maskiner ger säkerhet närmar sig inter-rater överenskommelse i vissa fall. (2) Vi använder klassificerings- och regressionsträd för att förstå vilken roll olika funktioner och funktionsklasser har i karakteriseringen av talande färdigheter hos mänskliga målgörare. Vår analys visar att i alla testobjekt används de flesta eller alla funktionsklasser i trädens noder, vilket tyder på att poängen på lämpligt sätt är en kombination av flera komponenter i talförmågan. Framtida forskning kommer att inriktas på att utöka uppsättningen funktioner och införa nya funktionsklasser för att komma fram till en poängsättningsmodell som omfattar ytterligare relevanta aspekter av talförmåga.
REF undersöker automatisk poängsättning av obegränsat, spontant tal av icke-infödda talare.
Towards Automatic Scoring Of Non-Native Spontaneous Speech
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}