《 论文自动评分 》
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内容简介
第1部分介绍了自动论文评分是关于什么，它为什么存在，技术在哪里，以及主要问题是什么。
第2部分提供了指导练习来说明如何构建和评估一个简单的自动评分系统，
第3部分为读者提供了关于不同类型的评分模型的文献调查，在以前的研究中研究的文章质量方面，以及评分引擎的实现和评估。
第4部分提供了该领域的更广泛的视图，包括一些邻近的区域，第5部分以总结和讨论结束。
本书源于北美逻辑、语言和信息暑期学校（NASSLLI）为期一周的语言生成自动化评估课程，参加课程的有来自各个学科的高级本科生和早期研究生。
自然语言处理的教师会发现这本书为自动评分的补充模块提供了一个有用的基础，语言学、应用语言学、教育技术和其他相关学科的专业人士和学生也会发现这里的材料很有用。
作者介绍
黎巴嫩诺夫是新泽西州普林斯顿市教育考试服务中心的高级研究科学家。她专门从事阅读和写作子领域的教育语言技术开发。她领导了一些项目，用于开发评估论点质量、主题发展、比喻语言的使用的自动化方法，以及评估文本复杂性和预测给定文本的口头阅读速度的方法。她还研究了语言数据中的噪声对统计模型性能的影响，以及类与测试性能的特征。她是Relay readertm（一种支持阅读流畅性发展的创新技术）背后的首席研究员。
贝亚特夫博士的研究发表在领先的期刊上，如计算语言学，ACL交易，ACM语言和语言处理交易、人工智能在教育杂志、语言测试、教育心理学杂志，以及顶级会议的会议记录，如计算语言学协会年会（ACL），学习分析和知识会议（LAK），以及国家教育测量委员会年会（NCME）。她共同组织了一系列ACL研讨会，并分享了隐喻和其他类型的比喻语言的处理任务。贝亚特目前担任ACL期刊Transactions的行动编辑，并在2019-2022年担任NAACL/ACL会议的区域主席或高级区域主席。
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