Deep Automated Text Scoring Model Based on Memory Network

机译：基于内存网络的深度自动化文本评分模型

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Automated text scoring system provides an effective alternative to manual scoring because of its advantages in speed and integrity of scoring. Currently in most online examination software, the scoring is only focused on the writing abilities in grammar and styles rather than the content details. To assess the content of the text answer, an auto-grading system is developed for short answered questions. It combines word weights in different aspects and uses the generated weight matrix for system to concentrate on the important words and phrases. Then it stores the knowledge base in the memory and use neural network for information fusion of the student’s answer and the weighted facts. The final score is predicted based on the fusion result. The system is tested on the dataset of online technology interview question and answers. Experiment results show that it has good generalization ability and gets accuracy rate of 83.37%, which can be used in assisting human grading while saving substantial human resources.

机译：自动文本评分系统提供了有效的手动评分替代方案，因为其在得分的速度和完整性方面的优势。目前在大多数在线考试软件中，评分仅关注语法和风格的写作能力而不是内容细节。为了评估文本答案的内容，为简短的回答问题开发了自动分级系统。它将Word权重结合在不同方面，并使用生成的权重矩阵来专注于重要的单词和短语。然后它将知识库存储在存储器中，并使用神经网络进行学生答案和加权事实的信息融合。基于融合结果预测最终得分。该系统在线技术面试问题和答案的数据集上进行了测试。实验结果表明，它具有良好的泛化能力，可获得83.37％的准确率，可用于协助人类分级，同时节省大量人力资源。

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来源
《International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning》|2020年|480-484|共5页
会议地点
作者
Shiyan Yang;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Recurrent neural networks; Deep learning; Speech recognition; Sentiment analysis; Labeling; Knowledge discovery; Knowledge based systems;

机译：经常性的神经网络;深入学习;语音识别;情绪分析;标签;知识发现;基于知识的系统;

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