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通过可解释的神经符号管道增强多领域自动短答案评分
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自动评分短问答题的方法，包括弱监督注解过程和基于评分理由的神经符号模型。实验证明该方法在ASAG数据集上的表现优于现有技术，为ASAG和教育NLP领域的未来研究提供了有前景的方向。
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关键要点
- 自动评分短问答题是当前转换器方法的一项挑战性目标。
- 在ASAG中，自动检测评分理由与逻辑推理结合展现出希望的方向。
- 现有ASAG数据集中经过注解的评分理由非常少，成为主要挑战之一。
- 提出了一种适用于ASAG数据集中评分理由的弱监督注解过程。
- 提出了一种基于评分理由的可解释ASAG的神经符号模型。
- 在双语、多领域、多问题的训练设置中，方法的均方根误差（RMSE）提高了0.24至0.3。
- 结果表明该方法为ASAG和教育NLP领域的未来研究提供了有前景的方向，能够生成高质量的成绩和相应的解释。
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