Конвейер обработки естественного языка для данных оценивания: учебное пособие на основе R
Изображение создано Gemini AI
Статья описывает применение обработки естественного языка (NLP) для анализа письменных ответов в образовательных оценках. В ней подробно изложены важные этапы, такие как предварительная обработка текста, извлечение характеристик и анализ данных, при этом сохраняется целостность синтаксиса и семантики испытуемых. Пример на основе R с использованием латентного дирихлева распределения иллюстрирует методологию и служит практическим руководством для исследователей и специалистов в этой области.
Pipeline обработки естественного языка улучшает образовательные оценки
Обработка естественного языка (NLP) все чаще используется для анализа текстовых ответов в образовательных оценках. Недавняя статья описывает основные шаги по внедрению методов NLP в образовательное измерение.
В центре внимания статьи находится очистка и структурирование письменных ответов экзаменуемых, что имеет решающее значение для создания входных данных, которые упрощают извлечение соответствующих признаков. Учебное пособие проводит пользователей через предобработку текста, извлечение признаков и анализ данных из заданий с открытым ответом.
Среди практических приложений представлен пример на основе R, использующий скрытое распределение Дирихле (LDA), демонстрирующий, как NLP может быть интегрировано в рабочие процессы образовательной оценки. Это служит справочным материалом для тех, кто стремится улучшить анализ текстовых данных.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://doi.org/10.59863/sdyz2049
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.