Arabic Automatic Essay Questions Grading Using Naive Bayes and Inner Product
| العنوان بلغة أخرى: |
التصحيح الالي للأسئلة المقالية العربية باستخدام بايز البسيط وحاصل الضرب الداخلي |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | هيلات، معاذ محمد جمعة (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | عطير، محمد عبدالله عارف (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 82 |
| رقم MD: | 1180739 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة عمان العربية |
| الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
24
| المستخلص: |
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الأسئلة، صح خطأ، اختيار من متعدد والأسئلة المقالية، من السهل تطبيق نظام التصحيح الآلي لأسئلة الاختيار من متعدد وصح خطأ لأن الإجابات تكون محددة عوضا عن الأسئلة المقالية. الكتابة المقالية تستخدم لقياس مهارة وكفاءة الطالب، نظام التصحيح الآلي تطور لتقييم الإجابات المقالية باستخدام برامج الحاسوب والتي حلت مشاكل مراحل التصحيح اليدوي مثل التكلفة العالية، استهلاك الوقت، ازدياد أعداد الطلاب والضغط على المعلم. هذه الرسالة تقدم تقنيات تصحيح آلي للأسئلة المقالية في اللغة العربية باستخدام نظرية حاصل الضرب الداخلي لاسترجاع إجابات الطلاب الأكثر صلة لإجابات المعلمين واستخدام مصنف بايز البسيط لأنه سهل التطبيق وسريع. تبدأ العملية بمرحلة ما قبل المعالجة، حيثما تقوم خطوة الترميز بتقسيم الإجابات إلى قطع صغيرة من الرموز. لخطوة التسوية يتم استخدامها لاستبدال أشكال الحروف الخاصة وإزالة علامات التشكيل. وبعدها خطوة إزالة كلمات التوقف تزيل الكلمات التي بدون معنى وبدون فائدة. أخيرا يتم استخدام العملية الجذرية للحصول على جذر الكلمات. كل مرحلة من مراحل المعالجة المسبقة يجب تنفيذها لكل من إجابة الطالب ومجموعة البيانات. بعد ذلك يتم التصنيف بواسطة مصنف بايز البسيط للحصول على نتيجة دقيقة أيضا لكل من إجابات الطلاب مع مجموعة البيانات. بعد ذلك استخدام قاموس Microsoft Word للمقارنة والحصول مرادفات كافية لكل من إجابات الطلاب واجابات النموذج من أجل الحصول على نتائج أفضل. أخيرا عرض النتائج باستخدام تشابه حاصل الضرب الداخلي ثم مقارنة النتائج التي أظهرها تشابه حاصل الضرب الداخلي مع نتائج العلامات البشرية لذلك يمكن قياس وتقييم كفاءة التقنية المقترحة باستخدام متوسط الخطأ المطلق (Mean Absolute Error) ونتائج ارتباط بيرسون (Pearson Correlation Result). وفقا للنتائج التجريبية، حصلت الدراسة على نتائج إيجابية عند استخدام قاموس Microsoft Word وتحسين تقنية التصحيح الآلي للأسئلة المقالية في اللغة العربية، حيث أظهرت نتائج التجربة تحسنا في MAE هو 0.041 وبدقة محسنة 4.65% وPCR هو 0.825. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Toward an Arabic Essay Grading Benchmark for Machine Learning
بواسطة: الزيادات، روان عبدالحليم منشور: (2020) -
Heart Disease Prediction Model Using Naïve Bayes Algorithm and Machine Learning Techniques
بواسطة: يوسف، ماريا محمد فوزي منشور: (2020) -
Writing a Coherent and Cohesive Answer to an Essay Question "What are the Challenges?"
بواسطة: Al-Qahtani, Fahda Saad Al-Hababi منشور: (2020) -
Automated Arabic Essay Grading System based on Support Vector Machine and Text Similarity Algorithm
بواسطة: العوايدة، سائدة اسماعيل منشور: (2019) -
Proposed Naive Bayes - Genetic Algorithm to Detect Black Hole Attacks in MANETs
بواسطة: هادي، رغد محمد منشور: (2023)
