學位論文
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Item 英文學習者文章摘要結果自動化評分技術(2014) 黃楨喻; Chen-Yu Huang英語為我國語文教學的一門重要科目。以往的研究顯示，大量的閱讀能增進語文能力，但學生在閱讀後是否理解內容則需要適當的評估方式。文章主角及內容摘要的非選擇問題可瞭解學生是否理解文章內容，但此類型的問答題，若由教師進行評分需花費許多時間，因此本研究將文章摘要問答題進行自動化評分，將可加速評估回饋並增加學生練習的機會。本研究從文章內容擷取特徵，使用機器學習的方法建立模型，進行文章類型自動分類，以挑選合適的文意理解問答題。針對學生回答的摘要結果自動化評分，本研究不需要教師提供答案，而是將英文文章及學生的摘要分別建立語意關係圖，運用語意關係圖計算出各字詞在文章及摘要內容中的重要性，並透過比對英文文章及學生摘要的語意關係圖，取出各種比對特徵，以機器學習的方法建立預測評分等第的分類模型，用來對學生回答的摘要進行語意符合程度自動化評分。實驗結果顯示，本研究所提出的方法在文章有明確的字詞表達文章重點時，可達到不錯的正確率。