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Titre: Généralisation d’approches basées Word Embedding pour un système d’évaluation des réponses courtes adapté à la langue anglaise.
Auteur(s): Bentekkouka, Abderrahmane
Cheik, Abdellah
Mots-clés: Evaluation automatique des réponses courtes
ASAGS
Word Embedding
Mesures de similarité
Traitement automatique de la langue
Stem
modèle d’espace vectoriel
Automatic short answer grading
ASAGS
Word Embedding
Similarity Measures
Natural language processing
Stem
Vector space model
Date de publication: 9-jan-2020
Editeur: Université Blida 1
Résumé: Le travail présenté ici consiste à reproduire la méthode du calcul de similarité proposée dans une étude précédente réalisée pour la langue arabe et consistant à mesurer l’effet de "Word Embeddings" sur les systèmes d’évaluation automatique à réponse courte, afin de tester l’impact de l’incorporation de mots sur la langue anglaise, ayant évidemment acquis toutes les ressources nécessaires telles que les stemmers, corpus, WE .. traitant de la langue anglaise, et voir ainsi la possibilité de faire ou de voir la faisabilité d'une généralisation de ce système à une autre langue. Mots clés : Evaluation automatique des réponses courtes, ASAGS, Word Embedding, Mesures de similarité, Traitement automatique de la langue, Stem, modèle d’espace vectoriel The work presented here is to replicate the similarity calculus method proposed in a previous study that was done for the Arabic language that consisted of measuring the effect of "Word Embeddings" on automatic short answer evaluation systems, for to test the impact of word embedding on the English language, obviously having acquired all the necessary resources like stemmers, corpus, WE .. dealing with the English language, and thus to see the possibility of making or seeing the feasibility of a generalization for this system Keywords: Automatic short answer grading, ASAGS, Word Embedding, Similarity Measures, Natural language processing, Stem, Vector space model
Description: ill.,Bibliogr.
URI/URL: http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/4943
Collection(s) :Mémoires de Master

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