基于篇章结构的英文作文自动评分方法

摘要：

作文自动评分(Automated Essay Scoring AES)是指使用统计学、自然语言处理及语言学等领域的技术对作文进行评价和评分的系统.篇章结构分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向,也是作文自动评分系统的重要组成部分之一.目前国外的作文自动评分系统虽有广泛应用,但对篇章结构评分的研究还存在不足,且对中国学生英语作文的针对性不强;国内对英语作文自动评分的研究处于起步阶段,忽视了篇章结构对英语作文评分的重要性.针对这些问题,提出一种基于篇章结构的英文作文自动评分方法,在词、句、段落3个层面上提取作文的词汇、句法以及结构等特征,并使用支持向量机、随机森林以及极端梯度上升等算法对篇章成分进行分类,最后构建线性回归模型对作文的篇章结构进行评分.实验结果表明,基于随机森林的篇章成分识别模型(Discourse Element Identification based Random Forest,DEI-RF)的准确率为94.13％;基于线性回归的篇章结构自动评分模型(Discourse Structures Scoring based Linear Regression,DSS-LR)在背景介绍段(Introduction)、论证段(Argumentation)以及让步段(Concession)的均方差可达到0.02,0.11和0.08.

关键词：作文自动评分、篇章成分、篇章结构分析、自然语言处理、随机森林、线性回归

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：234-241