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A Topic-Independent Method for Automatically Scoring Essay Content Rivaling Topic-Dependent Methods

机译：一个独立于自动评分论文内容的讨论依赖于主题依赖性方法的方法

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This paper proposes a topic-independent method for automatically scoring essay content. Unlike conventional topic-dependent methods, it predicts the human score of a given essay without training essays written to the same topic as the target essay. To achieve this, this paper introduces a new measure called MIDF that measures how important and relevant a word is in a given essay. The proposed method predicts the score relying on the distribution of MIDF. Surprisingly, experiments show that the proposed method achieves an accuracy of 0.848 and performs as well as or even better than conventional topic-dependent methods.
机译：本文提出了一种独立于自动评分论文内容的方法。与传统的主题相关方法不同，它预测给定文章的人为得分，而无需培训写入与目标文章相同的课题。为实现这一目标，本文介绍了一个名为MIDF的新措施，衡量给定文章中的重要性和相关词汇。该方法预测得分依赖于MIDF的分布。令人惊讶的是，实验表明，该方法实现了0.848的精度，并且比常规主题依赖方法表现为甚至更好。

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