Natural Language Processing-Pipeline für Bewertungsdaten: Ein R-basiertes Tutorial
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Der Artikel beschreibt die Anwendung von Natural Language Processing (NLP) zur Analyse schriftlicher Antworten in Bildungsbewertungen. Er erläutert die wesentlichen Schritte der Textvorverarbeitung, Merkmalsgewinnung und Datenanalyse und wahrt dabei die Integrität der Syntax und Semantik der Prüflinge. Ein R-basiertes Beispiel, das die Latente Dirichlet-Zuweisung verwendet, veranschaulicht die Methodik und dient als praktischer Leitfaden für Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet.
Pipeline zur Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert Bildungsbewertungen
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wird zunehmend zur Analyse schriftlicher Antworten in Bildungsbewertungen eingesetzt. Ein aktuelles Papier beschreibt die wesentlichen Schritte zur Implementierung von NLP-Techniken in der Bildungsmesstechnik.
Der Schwerpunkt des Papiers liegt auf der Bereinigung und Strukturierung der schriftlichen Antworten der Prüflinge, was entscheidend ist für die Erstellung von Eingabedaten, die die Extraktion relevanter Merkmale erleichtern. Das Tutorial führt die Benutzer durch die Textvorverarbeitung, die Merkmalsextraktion und die Analyse von Daten aus konstruierten Antwortformaten.
Zu den praktischen Anwendungen gehört ein R-basiertes Beispiel, das Latent Dirichlet Allocation (LDA) verwendet und zeigt, wie NLP in die Arbeitsabläufe der Bildungsbewertung integriert werden kann. Dies dient als Referenz für diejenigen, die ihre Analyse schriftlicher Daten verbessern möchten.
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📰 Originalquelle: https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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