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超越人类主观性与错误：一种新的人工智能评分系统
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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
研究者提出了一种适用于ASAG数据集的弱监督注解过程和基于评分理由的神经符号模型，该方法在双语、多领域、多问题的训练设置中相比现有技术提高了均方根误差，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
- 自动评分短问答题并解释评分决策是一个具有挑战性的目标。
- ASAG 数据集中存在的评分理由注解非常有限。
- 提出了一种适用于 ASAG 数据集的弱监督注解过程。
- 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，该方法提高了均方根误差（RMSE）0.24 至 0.3。
- 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。
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