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http://dx.doi.org/10.3745/KIPSTA.2005.12A.6.539

An Intelligent Marking System based on Semantic Kernel and Korean WordNet  

Cho Woojin (한림대학교 대학원 컴퓨터공학과)
Oh Jungseok (한림대학교 대학원 컴퓨터공학과)
Lee Jaeyoung (한림대학교 정보전자공과대학 공대학)
Kim Yu-Seop (한림대학교 정보통신 공학부)
Abstract
Recently, as the number of Internet users are growing explosively, e-learning has been applied spread, as well as remote evaluation of intellectual capacity However, only the multiple choice and/or the objective tests have been applied to the e-learning, because of difficulty of natural language processing. For the intelligent marking of short-essay typed answer papers with rapidness and fairness, this work utilize heterogenous linguistic knowledges. Firstly, we construct the semantic kernel from un tagged corpus. Then the answer papers of students and instructors are transformed into the vector form. Finally, we evaluate the similarity between the papers by using the semantic kernel and decide whether the answer paper is correct or not, based on the similarity values. For the construction of the semantic kernel, we used latent semantic analysis based on the vector space model. Further we try to reduce the problem of information shortage, by integrating Korean Word Net. For the construction of the semantic kernel we collected 38,727 newspaper articles and extracted 75,175 indexed terms. In the experiment, about 0.894 correlation coefficient value, between the marking results from this system and the human instructors, was acquired.
Keywords
Remote Education; Intelligent Marking System; Semantic Kernel; WordNet; Vector Space Model(VSM); Latent Semantic Analysis(LSA);
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