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。

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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