Resumen

El etiquetado de partes del discurso para la composición en inglés es la base para la corrección automática de la composición en inglés. El rendimiento del sistema de etiquetado de partes del discurso afecta directamente el rendimiento del sistema de corrección y análisis. Por lo tanto, este documento propone un modelo de puntuación automática para la composición en inglés basado en el etiquetado de partes del discurso. En primer lugar, se utiliza una red neuronal convolucional para extraer la información de las palabras a nivel de caracteres y utilizar esta información en la capa de aprendizaje de grano grueso. En segundo lugar, se introduce el vector a nivel de palabra y se utiliza una red residual para establecer un camino de información que integre la anotación de grano grueso y la información del vector de palabra. Luego, el modelo se basa en la red neuronal recurrente para extraer la información general de los datos de secuencia y obtener resultados de anotación precisos. A continuación, se extraen las características del contenido del texto y se construye el modelo de puntuación automática de la composición en inglés mediante

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Etiquetado de partes del discurso; Composición en inglés; Corrección automática; Rendimiento; Modelo de puntuación; Red neuronal
• Keywords:Part-of-speech tagging; English composition; Automatic correction; Performance; Scoring model; Neural network