Vi beskriver en ny representation av innehållet vokabulär av en text vi kallar ord association profil som fångar proportionerna av högt associerade, milt associerade, oassocierade, och dis-associerade par av ord som samexisterar i den givna texten. Vi illustrerar distirbutionens form och observerar variation med genre och målgrupp. Vi presenterar en studie av relationen mellan skrivkvalitet och word association profiler. För en uppsättning essäer skrivna av college utexaminerade på ett antal allmänna ämnen, visar vi att de högre poäng essäer tenderar att ha högre procentandelar av både högt associerade och dis-associerade par, och lägre procentandelar av milt associerade par av ord. Slutligen använder vi word association profiler för att förbättra ett system för automatisk poängsättning av essäer.
REF visar att essä scoring prestanda förbättras genom att lägga till modellinformation om procentandelar av starkt associerade, milt associerade och dis-associerade par av ord som samexisterar i en viss text.
Word Association Profiles and their Use for Automated Scoring of Essays
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}