基于自然语言处理的机器学习在英语作文智能评分中的应用研究

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Study on Intelligent Scoring of English Composition Based on Machine Learning from the Perspective of Natural Language Processing

自然语言处理与MLA-CNN模型实现英语作文自动评分，准确率达98%，为教育人工智能应用奠定基础。

　　

摘要

在当前数字化时代，知识管理对于教学和学习过程至关重要。“通过合作学习”的理念使得自然语言处理成为一种流行的工具，它基于智能系统来评估学生的写作内容，从而改进学习过程。英语学习在很大程度上依赖于学生在不同主题下撰写的作文。教师在批改学生作文时面临巨大困难，因为学生的写作水平因人而异。在这项研究中，利用自然语言处理技术对学生写作技能进行训练，并结合多处理器学习算法（MLA）和卷积神经网络（CNN）（MLA-CNN）来评估作文并给学生打分。该模型的作文评分率通过多种学习率设置进行了验证。本文提出了一些关于智能教学的理论观点，希望这种自动作文评分模型能够用于英语课堂中的学生作业评分。当应用于学校对学生英语作文的自动评分时，所提出的MLP-CNN训练模型表现优异，为人工智能在教育领域的应用奠定了基础。研究结果表明，该模型的准确率达到98%。