基于R的评估数据自然语言处理流程教程
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这篇文章概述了自然语言处理（NLP）在分析教育评估书面回答中的应用。文章详细介绍了文本预处理、特征提取和数据分析的关键步骤，同时保持考生语法和语义的完整性。文中提供了一个基于R语言的示例，利用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）来阐释该方法，为该领域的研究人员和从业者提供了实用的指导。
自然语言处理管道提升教育评估
自然语言处理（NLP）在教育评估的文本响应分析中被越来越多地使用。最近的一篇论文概述了在教育测量中实施NLP技术的基本步骤。
该论文的重点是清理和结构化考生的书面响应，这对于创建能够提取相关特征的输入数据至关重要。教程引导用户完成文本预处理、特征提取以及从构建的响应项目中分析数据的过程。
其中一个实际应用是基于R的示例，采用潜在狄利克雷分配（LDA），演示了如何将NLP集成到教育评估工作流程中。这为希望增强文本数据分析的人士提供了参考。
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📰 原始来源： https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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