Traditionella automatiserade essä scoring system förlitar sig på noggrant utformade funktioner för att utvärdera och poängsätta essäer. Dessa systems prestanda är nära knutna till kvaliteten på de underliggande egenskaperna. Men det är mödosamt att manuellt utforma de mest informativa funktionerna för ett sådant system. I detta dokument utvecklar vi en strategi baserad på återkommande neurala nätverk för att lära sig förhållandet mellan en uppsats och dess tilldelade poäng, utan någon funktionsteknik. Vi utforskar flera neurala nätverk modeller för uppgiften att automatisera uppsats scoring och utföra några analyser för att få några insikter om modellerna. Resultaten visar att vårt bästa system, som är baserat på långsiktiga korttidsminnesnätverk, överträffar en stark baslinje med 5,6 % när det gäller kvadratisk viktad Kappa, utan att kräva någon funktionsteknik.
I detta dokument testade vi flera RNN-modeller som implementerades baserat på den arkitektur som beskrivs i REF.
A Neural Approach to Automated Essay Scoring
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}