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。

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。