Pipeline de traitement du langage naturel pour les données d'évaluation : un tutoriel basé sur R
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L'article présente l'application du traitement du langage naturel (NLP) dans l'analyse des réponses écrites lors des évaluations éducatives. Il détaille les étapes essentielles pour le prétraitement des textes, l'extraction des caractéristiques et l'analyse des données, tout en préservant l'intégrité de la syntaxe et de la sémantique des candidats. Un exemple basé sur R utilisant l'allocation de Dirichlet latente illustre la méthodologie, servant de guide pratique pour les chercheurs et les praticiens du domaine.
Le Pipeline de Traitement du Langage Naturel Améliore les Évaluations Éducatives
Le traitement du langage naturel (NLP) est de plus en plus utilisé dans l'analyse des réponses textuelles dans les évaluations éducatives. Un article récent décrit les étapes essentielles pour mettre en œuvre des techniques de NLP dans la mesure éducative.
L'accent de l'article est mis sur le nettoyage et la structuration des réponses écrites des candidats, ce qui est vital pour créer des données d'entrée qui facilitent l'extraction des caractéristiques pertinentes. Le tutoriel guide les utilisateurs à travers le prétraitement du texte, l'extraction des caractéristiques et l'analyse des données des éléments de réponse construite.
Parmi les applications pratiques figure un exemple basé sur R utilisant l'Allocation de Dirichlet Latente (LDA), démontrant comment le NLP peut être intégré dans les flux de travail d'évaluation éducative. Cela sert de référence pour ceux qui souhaitent améliorer leur analyse des données textuelles.
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📰 Source originale : https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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