17、自然语言处理在主观答案评估中的应用与实践

自然语言处理在主观答案评估中的应用与实践

1. 自然语言处理相关研究概述

在教育评估领域，对于学生主观答案的评估一直是一个具有挑战性的任务。以往的研究提出了多种利用自然语言处理（NLP）技术来评估学生描述性答案的方法。

1.1 不同研究方法

• Patil和Sonal Patil的研究 ：他们致力于“使用自然语言处理（NLP）评估学生描述性答案”。该方法借助NLP工具评估试卷，尝试考虑多个短语的集体含义，同时检查学生回答中的语法和拼写错误。
• Aziz等人的设计 ：提出的系统会解析每个句子并建立语法连接，旨在根据文本和语法特征评估短回答（短文本基本限制为200字），采用监督学习方法，包括训练和测试阶段。
• Roy和Chaudhuri的方法 ：提出半自动化评估方法，为主观问题增加模型答案要点，还提供奖励和惩罚机制。
• Rahman和Hasan Siddiqui的建议 ：建议使用自然语言处理（NLP）评估回答脚本，采用基于关键字的摘要技术生成回答脚本摘要。

1.2 自然语言处理的应用

自然语言处理在多个领域有广泛应用：
- 情感分析 ：机器理解自然语言中的观点较为困难，因为人们常使用讽刺和反语。情感分析能识别情感和观点中的细微差别，确定其正负性。通过实时分析情感，可衡量客户对营销活动或产品发布的反应，了解客户对业务的整体感受。还可定期进行情感分析，了解