JP2006506740A - エッセイ中の過度の反復語使用の自動評価 - Google Patents
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Abstract
Description
前記ユーザインターフェイス702は、訓練用データを受け取るように構成される。既存のエッセイと前記エッセイの注釈とを有する訓練用データが、反復分析モデルを構築するのに利用される。この場合、前記訓練用データは上記に説明した前記エッセイデータに類似しているかもしれない。前記訓練用データは、さまざまなテストプロンプトに応じて書かれたエッセイである。従って、評価されるエッセイのトピックは、前記モデルを生成するのに使用されたエッセイ訓練用データのトピックと異なる。前記注釈は、前記訓練用データ内の過度の反復単語のインジケータを含む。前記注釈はさまざまな様式で生成されるが、本発明の1つの実施形態では、前記ユーザインターフェイス702が訓練された審査員からの訓練用データの手動の注釈を受け取るように構成される(図9を参照)。また、前記ユーザインターフェイス702は、前記訓練用データおよび/または前記注釈を前記特徴抽出プログラム704に転送し、前記機械学習ツール718から前記作成モデル725を受け取るように構成される。
以下の例では、人間の評価者の間の合致および、本発明のシステムと人間の評価者との間の合致を示す。2人の人間の審査員が一連のエッセイに注釈を付け、過度に使用されている単語があるかを示す。簡略な表記法の「repeated(反復した)」、「repetition(反復)」、または「repetitive(反復的)」は、エッセイ中の特定の単語の過度の反復使用に言及するものである。
Claims (54)
- エッセイを自動的に評価して少なくとも1つの文章エラーを検出する方法であって、
エッセイをコンピュータシステムで電子的に受け取る工程と、
前記エッセイ中の1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する1若しくはそれ以上の特徴のそれぞれに特徴値を割り当てる工程であって、前記特徴値がコンピュータシステムにより自動的に計算されるものである、前記割り当てる工程と、
前記1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する前記特徴値を、前記コンピュータシステムによりアクセス可能なデータ記憶装置に格納する工程と、
各1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する前記特徴値を少なくとも1つの文章エラーを特定するように構成されたモデルと比較する工程であって、前記モデルが少なくとも1つの人間が評価したエッセイに基づいているものである、前記比較する工程と、
前記モデルとの比較の結果を使用して、エッセイ中の文章エラーを特定する工程と、
を有する方法。 - 請求項1の方法において、前記文章エラーは、前記1若しくはそれ以上のテキストセグメントの過度の反復使用である。
- 請求項1の方法において、前記テキストセグメントは単語を有するものである。
- 請求項1の方法において、前記比較する工程は前記特徴値からの抽出パターンを有するものであって、前記パターンは前記エッセイ中の各単語と関連する前記特徴の存在または不在に基づくものである。
- 請求項1の方法において、前記エッセイの機能語は、前記特徴値の決定において前記コンピュータシステムによって考慮されないものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記エッセイ中で発生する前記評価テキストセグメントの合計回数を有するものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記エッセイ中の前記テキストセグメントの合計数に対する、前記エッセイ中の前記評価テキストセグメント発生の比率を有するものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の1つの段落で発生する前記評価テキストセグメントの回数の比率の、前記エッセイ中のすべての段落にわたる平均を有するものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の1つの段落で発生する前記評価テキストセグメントの回数の前記比率の最大値を有し、前記比率は前記エッセイ中の各段落に対して計算されるものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記テキストセグメントを文字で測定した長さを有するものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、前記テキストセグメントが代名詞を含むかどうかを示す1つの値を有するものである。
- 請求項1の方法において、前記特徴値は、連続テキストセグメント発生の間の間隔距離を表す値を有するものである。
- 請求項12の方法において、前記距離は介在語数を計算することにより決定されるものである。
- 請求項12の方法において、前記距離は介在文字数を計算することにより決定されるものである。
- 請求項1の方法において、前記モデルは機械学習ツールを使用して生成されるものである。
- エッセイを自動的に評価して少なくとも1つの文章エラーを検出するシステムであって、
エッセイを電子的に受け取るように構成されたコンピュータシステムと、
前記エッセイ中の1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する1若しくはそれ以上の特徴のそれぞれに特徴値を割り当てるように構成された特徴抽出プログラムと、
前記1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する前記特徴値を格納するように構成された、前記コンピュータシステムに接続されたデータ記憶装置と、
各1若しくはそれ以上のテキストセグメントに対する前記特徴値をモデルと比較して、少なくとも1つの文章エラーに対して前記エッセイを評価するように構成された特徴分析プログラムと、
前記評価付きエッセイを提示するディスプレイと、
を有するシステム。 - 請求項16のシステムにおいて、前記文章エラーは、前記1若しくはそれ以上のテキストセグメントの過度の反復使用である。
- 請求項16のシステムにおいて、前記テキストセグメントは単語を有するものである。
- 請求項16のシステムであって、このシステムは、さらに
前記エッセイを注釈して前記1若しくはそれ以上の文章エラーを特定するように構成される注釈付記プログラムを有するものである。 - 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記エッセイ中に前記テキストセグメントが発生する合計回数を示す値を生成するように構成された発生計算プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記エッセイ中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中に発生する前記評価テキストセグメントの回数の比率を表す値を生成するように構成されたエッセイ比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイの1つの段落中で発生する前記評価テキストセグメントの回数の比率の、前記エッセイ中のすべての段落にわたる平均を表す値を生成するように構成された平均段落比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイの1つの段落で発生する前記評価テキストセグメントの回数の最大比率を表す値を生成するように構成された最高段落比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記テキストセグメントを文字で測定した前記長さを表す値を生成するように構成された長さ計算プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記テキストセグメントが代名詞を含むかどうか決定するための識別プログラムを有するものである。
- 請求項16のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、連続テキストセグメント発生の間の前記距離を表す値を生成するように構成された距離計算プログラムを有するものである。
- 請求項26のシステムにおいて、連続テキストセグメント発生の間の前記距離は単語で測定されるものである。
- 請求項26のシステムにおいて、連続テキストセグメント発生の間の前記距離は文字で測定されるものである。
- 請求項16のシステムであって、このシステムは、
前記モデルを生成する機械学習ツールを有するものである。 - 請求項16のシステムにおいて、前記モデルは少なくとも1つの人間が評価したエッセイを使用して生成されるものである。
- 過度の反復テキストセグメント使用を決定するためのモデルを生成する方法であって、
コンピュータシステムに訓練用データを電子的に受け取る工程であって、前記訓練用データは過度の反復様式で使用されている1若しくはそれ以上のテキストセグメントを特定するために注釈されたエッセイを有する、前記受け取る工程と、
前記エッセイ中の各テキストセグメントに対する1若しくはそれ以上の特徴それぞれに特徴値を割り当てる工程であって、前記特徴値が前記コンピュータシステムにより自動的に計算されるものである、前記割り当てる工程と、
前記エッセイ中の各テキストセグメントに1つのインジケータ値を割り当てる工程であって、前記インジケータ値は、前記テキストセグメントが過度の反復様式で使用されている場合には第1の値にセットされるものである、前記割り当てる工程と、
前記エッセイ中の各テキストセグメントに対する前記特徴値および前記インジケータ値を前記コンピュータシステムがアクセスできるデータ記憶装置に格納する工程と、
前記特徴値のパターンを特定することにより、前記エッセイ中の前記1若しくはそれ以上のテキストセグメントの過度の反復使用に対するモデルを作成する工程であって、前記パターンが機械学習ツールによって特定されるものである、前記作成する工程と
を有する方法。 - 請求項31の方法において、前記テキストセグメントは単語を有するものである。
- 請求項31の方法において、前記注釈は手動の採点である。
- 請求項31の方法において、前記エッセイの前記機能語は、前記特徴値の計算において前記コンピュータシステムによって考慮されないものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記エッセイ中に発生する前記評価テキストセグメントの合計回数を有するものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記エッセイ中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の前記評価テキストセグメント発生の比率を有するものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の1つのセグメントで発生する前記評価テキストセグメントの回数の比率の、前記エッセイのすべての段落にわたる平均を有するものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の1つの段落で発生する前記評価テキストセグメントの回数の比率の最大値を有するものであって、前記比率が前記エッセイ中の各段落に対して計算されるものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記テキストセグメントを文字で測定した長さを有するものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、前記テキストセグメントが代名詞を含むかどうかを示す値を有するものである。
- 請求項31の方法において、前記特徴値は、連続テキストセグメント発生の間の間隔距離を表す値を有するものである。
- 請求項41の方法において、前記距離は介在語数を計算することにより決定されるものである。
- 請求項41の方法において、前記距離は介在文字数を計算することにより決定されるものである。
- 過度の反復テキストセグメント使用を決定するのに有用なモデルを生成するためのシステムであって、
訓練用データを受け取るように構成されたコンピュータシステムであって、前記訓練用データが過度の反復様式で使用されている1若しくはそれ以上のテキストセグメントを特定するために注釈された1つのエッセイを有する、前記コンピュータシステムと、
前記エッセイの各テキストセグメントに対する1若しくはそれ以上の特徴のそれぞれの特徴値を計算し、前記注釈付きエッセイの各テキストセグメントにインジケータ値を割り当てるように構成された特徴抽出プログラムであって、前記インジケータ値は、前記テキストセグメントが過度の反復様式で使用されているかどうかを示すものである、前記特徴抽出プログラムと、
前記エッセイ中の各テキストセグメントに対する前記特徴値および前記インジケータ値を格納するように構成されたデータ記憶装置と、
前記特徴を分析してパターンを特定するように構成された機械学習ツールと、
前記テキストセグメントの過度の反復使用に対するモデルを作成するモデルビルダであって、前記モデルが前記特定されたパターンから構成されるものである、前記モデルビルダと
を有するシステム。 - 請求項44のシステムにおいて、前記注釈付きエッセイは手動で採点されるものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記エッセイ中で発生する前記テキストセグメントの合計回数を表す値を生成するように構成されている発生計算プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記エッセイ中の前記テキストセグメント合計数に対して、前記エッセイ中で発生する前記評価付きテキストセグメントの回数の比率を表す値を生成するように構成されたエッセイ比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記エッセイ中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中で発生する前記評価付きテキストセグメントの回数の比率の、前記エッセイのすべての段落にわたる平均を表示する値を生成するように構成された平均段落比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記段落中の前記テキストセグメント合計数に対する、前記エッセイ中の段落で発生する前記評価付きテキストセグメントの回数の最大比率を表す値を生成するように構成された最高段落比率計算プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記テキストセグメントを文字で測定した長さを表す値を生成するように構成された長さ計算プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、前記テキストセグメントが代名詞を含むかどうかを決定する識別プログラムを有するものである。
- 請求項44のシステムにおいて、前記特徴抽出プログラムは、連続テキストセグメント発生の間の距離を表す値を生成するように構成された距離計算プログラムを有するものである。
- 請求項52のシステムにおいて、連続テキストセグメント発生の間の前記距離は単語で測定されるものである。
- 請求項52のシステムにおいて、連続テキストセグメント発生の間の前記距離は文字で測定されるものである。
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