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저자정보
김덕기 (군산대학교) 김용연 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
525 - 528 (4page)

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최근 여러 벤치마크 데이터 세트가 공개되면서 텍스트 마이닝에서 에세이 점수를 정확하게 예측하는 자동 에세이 채점방식이 개발되었다. 본 연구에서는 다양한 텍스트에서 더 나은 결과를 보여준 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 머신(GBM), 양방향 장단기 메모리(Bi-LSTM), BERT와 같은 주요 기계 학습 및 딥러닝 모델을 기반으로 한 자동 에세이 채점방식의 정확도를 비교한다. 집중적인 실험을 통해, BERT와 그래디언트 부스팅 머신(GBM)은 랜덤 포레스트(RF)와 Bi-LSTM에 비해 상대적으로 더 나은 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 실험 결과에 대한 자세한 내용을 논의한다.
#Automated Essay Scoring #Random Forest #Gradient Boosting Machine #BERT #Bi-LSTM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계 학습 알고리즘
Ⅲ. 딥러닝 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 계획
참고문헌

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