Resumen Tres Papers

[pic 1]UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO[pic 2]

FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA 

ELECTRICA, ELECTRONICA Y SISTEMAS

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA

DE SISTEMAS

TÍTULO

Resumen Tres Papers

AUTORES

Derly Raúl Oha Quispe

DOCENTE:

Elmer Coyla Idme

CIUDAD UNIVERSITARIA, 05 DE ENERO DEL 2021

PUNO – PERÚ

Paper 1

Multi-task Learning for Automated Essay Scoring with Sentiment

Analysis

Aprendizaje multitarea para la puntuación de ensayos automatizada con Análisis de sentimientos

Autores

Panitan Muangkammuen

Fumiyo Fukumoto

La puntuación automatizada de ensayos (AES) es un proceso que tiene como objetivo aliviar la carga de trabajo de los calificadores y mejorar el ciclo de retroalimentación en educación sistemas. Modelos de aprendizaje multitarea, uno de las técnicas de aprendizaje profundo que han aplicado a muchas tareas de PNL, demostrar el vasto potencial de AES. En este trabajo, nosotros presentar un enfoque para combinar dos tareas, análisis de sentimiento y AES mediante el uso de tareas múltiples aprendizaje. El modelo se basa en una jerarquización red neuronal que aprende a predecir una puntuación holística a nivel de documento junto con clases de sentimiento a nivel de palabra y nivel de oración. Las características del sentimiento extraídas de las expresiones de opinión pueden mejorar una puntuación de ensayo holístico de vainilla, que principalmente se centra en el léxico y la semántica del texto. Nuestro enfoque demuestra que las características del sentimiento son beneficiosas para algunas indicaciones de ensayo, y el rendimiento es competitivo con otros profundos modelos de aprendizaje en el estudiante automatizado Premio de evaluación (ASAP) benchmark. Los Kappa ponderado cuadrático (QWK) se utiliza para medir el acuerdo entre los humanos la puntuación del evaluador y la predicción del modelo. Nuestra modelo produce un QWK de 0,763.

Segundo Paper

An overview of an automated essay grading systems on content and non content based

Una descripción general de un sistema automatizado de calificación de ensayos en contenido y no basado en contenido

Autores

Ramesh Dadi1, Syed Nawaz Pasha 2, Mohammad Sallauddin3, Chintoju Sidhardha4, A. Harshavardhan5

Se considera que la evaluación juega una función esencial dentro del Sistema Educativo. El interés de que los seres humanos utilicen herramientas automáticas se ha incrementado. Entonces de la misma manera la evaluación estudiante de la respuesta en el sistema educativo con sistemas de evaluación automática ha crecido exponencialmente en los últimos años. Debido al creciente número de estudiantes y al uso de cursos MOOC en línea y la falta de tiempo y la falta de coherencia, la evaluación se cambia a la evaluación automática. A este respecto muchos de los investigadores trabajaron en él para facilitar el proceso de evaluación. Y tuvieron éxito en preguntas de evaluación de tipo objetivo: es decir, múltiples opciones. Ahora aquí viene una parte interesante es evaluar los ensayos con herramientas automatizadas. En esta área, más investigaciones trabajaron e inventaron algunas herramientas para calificar los ensayos, pero no a la altura. La mayoría de las herramientas de evaluación estaban asignando calificaciones basadas en el estilo que es el número de oraciones, el número de palabras, partes del discurso, longitud de un ensayo y gramática, pero no en el contenido del ensayo. Pero pocas de las herramientas para calificar los ensayos basado en el contenido mediante métodos tradicionales, y muy pocas herramientas utilizan métodos de procesamiento de lenguaje natural.

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