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Kim, Dong-Sung. (2016). English Caption Writing Assessment Using Abstract Meaning Representation. The Linguistic Association of Korea Journal, 24(4), 235-260. Since story-telling has been used in evaluating the development of language skills, English language proficiency test such as TOEIC includes a caption writing test. This paper investigates how linguistically motivated features are used for automatically scoring a picture-description writing test. Specifically, we design to build scoring models with features under the principles of relevancy, appropriateness, and task-detailed description. For the experiment, we gather the caption writing corpus upon several images. We statistically compare different performances among 9 statistical assessment factors, revealing that Abstract Meaning Representation (AMR) produces the best results in predicting human raters’ scores. AMR shows the best performance in capturing the similar logico-semantic structure(s) among various sentential forms.
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참고문헌 (35)
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민선식 / 2008 / Toeic Writing Test 공식문제집 / 시사영어사
Achananuparp, P. / 2004 / Lecture Notes in Computer Science / Springer-Verlag :305~316
Attali, Y. / 2006 / Automated essay scoring with e-rator V.2 / Journal of Technology, Journal of Learning, and Assessment 4(3):3~30
Baker, C. / 1998 / The Berkeley FrameNet project / proceedings of ACL :86~90
Banarescu, L. / 2013 / Abstract meaning representation for semanbanking / proceedings of Linguistics Annotation Workshop :178~186
Achananuparp, P. / 2004 / Lecture Notes in Computer Science / Springer-Verlag :305~316
Attali, Y. / 2006 / Automated essay scoring with e-rator V.2 / Journal of Technology, Journal of Learning, and Assessment 4(3):3~30
Baker, C. / 1998 / The Berkeley FrameNet project / proceedings of ACL :86~90
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