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추상적 의미 표상을 활용한 사진 자막 영작문 평가
분야 어문학 > 언어학
저자 김동성 ( Kim Dong-sung )
발행기관 대한언어학회
간행물정보 언어학 2016년, 제24권 제4호, 235~260쪽(총26쪽)
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영문초록
Since story-telling has been used in evaluating the development of language skills, English language proficiency test such as TOEIC includes a caption writing test. This paper investigates how linguistically motivated features are used for automatically scoring a picture-description writing test. Specifically, we design to build scoring models with features under the principles of relevancy, appropriateness, and task-detailed description. For the experiment, we gather the caption writing corpus upon several images. We statistically compare different performances among 9 statistical assessment factors, revealing that Abstract Meaning Representation (AMR) produces the best results in predicting human raters` scores. AMR shows the best performance in capturing the similar logico-semantic structure(s) among various sentential forms.
 
 
기계학습(Machine Learning), 자동 작문 채점(Automatic Writing Assessment), 자연언어처리(Natural Language Processing), 컴퓨터 언어 보조학습(Computer-Assisted Language Learning)
 
 
도움말
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