Génération automatique de corpus de réponses modèles dans un système d’évaluation automatique des réponses courtes

Abstract

L’évaluation automatique est devenue une des armes les plus importantes dans le champ de l’éducation, pour son efficacité en termes de gain de temps. Il est souhaitable que l'apprentissage traditionnel n'existe plus. Toutefois, l'apprentissage en ligne est bien plus qu'une simple alternative : c'est une excellente alternative qui a de nombreux avantages tels que la gestion de temps (gains de temps) et la réduction du volume de travail des enseignants (gains d'efforts). Cependant, l’évaluation de cet apprentissage est nécessaire et son automatisation est plus appréciée. Notre étude s'intéresse à l’évaluation automatique. Nous proposons une méthode qui va générer un dictionnaire des synonymes et un corpus de réponses modèles pour la conception d’un système d’évaluation automatique des réponses courtes adapté à la langue arabe basée sur l’approche espace sémantique et les word embedding. Des méthodes de calcul de similarité sont proposées avec une combinaison des mesures syntaxiques. L'approche a permis d’améliorer des travaux qui sont déjà réalisés dans le même contexte. Mots clés : Evaluation automatique des réponses courtes, Word Embedding, espace sémantique, Mesures de similarité, dictionnaire des synonymes, paraphrases

Automatic evaluation has become one of the most important weapons in the field of education, for its efficiency in terms of saving time. We do not wish that traditional apprenticeship no longer exists. Nonetheless, e-learning is much more than a simple alternative: it is a great alternative that has many benefits such as time management (time savings) and the reduction of the workload of teachers (effort gain). Yet, the evaluation of this learning is necessary and its automation is more appreciated. Our study focuses on evaluation; we propose a method that will generate a thesaurus and a corpus of model responses for the design of a system of automatic assessment of short responses adapted to the Arabic language based on the semantic space approach and word embedding. Similarity calculation methods are proposed with a combination of syntactical measures. The approach has improved the work that is already done in the same context

Keywords: Automatic evaluation of short responses, Word Embedding, semantic space, Similarity measures, synonym dictionary, paraphrases