Pipeline di Elaborazione del Linguaggio Naturale per i Dati di Valutazione: Un Tutorial Basato su R
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L'articolo descrive l'applicazione del processamento del linguaggio naturale (NLP) nell'analisi delle risposte scritte per le valutazioni educative. Vengono delineati i passaggi fondamentali per il preprocessing del testo, l'estrazione delle caratteristiche e l'analisi dei dati, preservando l'integrità della sintassi e della semantica dei candidati. Un esempio basato su R che utilizza il Latent Dirichlet Allocation illustra la metodologia, fungendo da guida pratica per ricercatori e professionisti del settore.
Il Processo di Elaborazione del Linguaggio Naturale Migliora le Valutazioni Educative
Il processamento del linguaggio naturale (NLP) è sempre più utilizzato nell'analisi delle risposte testuali nelle valutazioni educative. Un recente articolo delinea i passaggi essenziali per implementare tecniche di NLP nella misurazione educativa.
Il fulcro dell'articolo è la pulizia e la strutturazione delle risposte scritte degli esaminandi, fondamentale per creare dati di input che facilitino l'estrazione di caratteristiche rilevanti. Il tutorial guida gli utenti attraverso la pre-elaborazione del testo, l'estrazione delle caratteristiche e l'analisi dei dati provenienti da domande a risposta aperta.
Tra le applicazioni pratiche c'è un esempio basato su R che utilizza l'Allocazione di Dirichlet Latente (LDA), dimostrando come il NLP possa essere integrato nei flussi di lavoro delle valutazioni educative. Questo serve come riferimento per coloro che desiderano migliorare la loro analisi dei dati testuali.
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📰 Fonte originale: https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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