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Literaturnachweis - Detailanzeige

 
Autor/inn/enZesch, Torsten; Wojatzki, Michael; Scholten-Akoun, Dirk
TitelTask-independent features for automated essay grading.
QuelleAus: Proceedings of the tenth workshop on innovative use of NLP for building educational applications. Stroudsburg PA: Association for Computational Linguistics (2015) S. 224-232
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BeigabenIllustrationen
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; Sammelwerksbeitrag
SchlagwörterBildungsforschung; Testauswertung; Prüfungsaufgabe; Sprachkompetenz
AbstractAutomated scoring of student essays is increasingly used to reduce manual grading effort. State-of-the-art approaches use supervised machine learning which makes it complicated to transfer a system trained on one task to another. We investigate which currently used features are task-independent and evaluate their transferability on English and German datasets. We find that, by using our task-independent feature set, models transfer better between tasks. We also find that the transfer works even better between tasks of the same type. (Orig.).
Erfasst vonExterner Selbsteintrag
Update2018/3
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