An Automatic English Composition scoring model based on neural network algorithm

机译：基于神经网络算法的英语作文自动评分模型

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In this paper, an Automatic English Composition scoring (AECS) model based on neural network algorithm is constructed by extracting the lexical feature, syntactic feature and readability features which reflect the content writing quality and determining these features' weight in composition scoring. The model uses training data to train the neural network and eventually it obtains the neural networks indicating the relationship of these features which can be used to predict the English compositions' final scores. Through an objective comparison of the scores predicted by AECS and experienced teachers, we know that the AECS model we proposed can well reflect the level of students' writing.

机译：本文通过提取反映内容写作质量的词汇特征，句法特征和可读性特征，并确定这些特征在作文评分中的权重，构建了基于神经网络算法的自动英语作文评分模型。该模型使用训练数据来训练神经网络，并最终获得指示这些特征之间关系的神经网络，这些神经网络可用于预测英语作文的最终分数。通过客观比较AECS和有经验的老师预测的分数，我们知道我们提出的AECS模型可以很好地反映学生的写作水平。

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来源
《IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science》|2014年|149-152|共4页
会议地点
作者
Zhou Ya; Fan Taosong; Huang Guimin;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Computational modeling; Feature extraction; Mathematical model; Neural networks; Syntactics; Training; Writing; automatic scoring; natural language processing; neural network; text feature extraction;

机译：计算建模;特征提取;数学模型;神经网络;句法;训练;写作;自动评分;自然语言处理;神经网络;文字特征提取;

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