Система автоматичного оцінювання творів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСаверченко, Василь Григорович
dc.contributor.authorФельдман, Михайло Георгійович
dc.date.accessioned2020-06-20T20:13:26Z
dc.date.available2020-06-20T20:13:26Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractДипломна робота присвячена вирішенню завдання автоматизованого оцінювання невеликих за обсягом прозових творів (есе) із використанням методів та засобів комп'ютерної обробки природної мови (англ. natural- language processing, NLP). У зв’язку з тим, що останнім часом інтерес до самоосвіти та масових відкритих онлайн-курсів (англ. massive open online course) постійно зростає, системи, які дозволяють автоматизувати перевірку академічної успішності, набувають великої популярності. Очевидно, що такі системи зможуть не тільки зменшити вартість онлайн-освіти, а й радикально скоротити час, що витрачається на перевірку завдань. У цій роботі були розглянуті та програмно реалізовані методи попередньої обробки тексту, конструювання ознак, векторизації тексту, обирання ознак, перехресної перевірки, комбінування базових моделей та класифікації даних. Було проведено дослідження ефективності кінцевої моделі із використанням коефіцієнта “каппа Коена” (англ. Cohen's kappa).uk
dc.description.abstractenThe aim of this thesis is to solve the problem of Automated Essay Scoring, using natural-language processing (NLP). Due to the fact that in recent years the interest in self-education and Massive Open Online Courses (MOOC) is constantly growing, systems that are able to deliver automation in academic progress evaluation are gaining popularity. Obviously, such systems can not only reduce the cost of online education but also radically reduce the time spent on task scoring. In this work, the methods of text pre-processing, feature engineering, text vectorization, feature selection, cross-validation, ensemble methods, and supervised learning classification were implemented. The performance of the final model was evaluated using Cohen's kappa coefficient.uk
dc.description.abstractruДипломная работа посвящена решению задачи автоматизированного оценивания произведений небольшого объёма (эссе), с использованием методов и средств компьютерной обработки естественного языка (англ. natural-language processing, NLP). В связи с тем, что в последнее время интерес к самообразованию и массовым открытым онлайн-курсам (англ. massive open online course) постоянно растет, системы, которые позволяют автоматизировать проверку академической успеваемости приобретают большую популярность. Очевидно, что такие системы смогут не только уменьшить стоимость онлайн-образования, но и радикально сократить время, затрачиваемое на проверку задач. В этой работе были рассмотрены и программно реализованы методы предварительной обработки текста, конструирования признаков, векторизации текста, выбора признаков, перекрестной проверки, комбинирования базовыхмоделей и классификации данных. Была проведена оценка эффективности конечной модели с использованием коэффициента «каппа Коэна» (англ. Cohen's kappa).uk
dc.format.page86 с.uk
dc.identifier.citationФельдман, М. Г. Система автоматичного оцінювання творів : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Фельдман Михайло Георгійович. – Київ, 2020. – 86 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/34332
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.titleСистема автоматичного оцінювання творівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Feldman_bakalavr.pdf
Розмір:
3.86 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ОТ)
Бакалаврські роботи