ポーランド語における自動短答評価のためのハイブリッドANNベースおよびテキスト類似度手法

コンピュータ支援評価は教育コンテキストにおいて重要な役割を果たし、主に教師の手動採点の負担を軽減します。電子選択調査は多くのウェブアプリケーションで長い間使用されてきましたが、オープンエンドな応答の自動採点は自然言語処理における興味深い研究問題のままです。本稿では、単語分割と前処理に基づいて学生の応答を採点するための新しいハイブリッドテキスト処理手法を提案し、これによりテキストアルゴリズムを人工ニューラルネットワーク分類器のセットとヒューリスティック決定ルールのセットと組み合わせます。この概念は、ロジ大学の応用コンピュータ科学研究所のローカルコンピュータネットワークで動作するインタラクティブeテストシステムに実装されています。データセットは、2015年から2022年にかけて当研究所で実施された試験に基づき、千人を超える学生によって生成された質問、参考回答、学生の回答として取得されています。本稿は以前の研究を拡張し、比較テストを含んでいます。提案された手法は優れた結果を達成し、以前のアプローチを上回ります。得られた精度は1であり、最終結果の再現率は0.97です。