Sep, 2023

利用 CodeBERT 和随机森林回归器自动评分 C 编程作业

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TL;DR利用深度学习的自动评分系统通过将程序文本输入转换为向量并利用多个模型进行分析，成功评估了 C 编程作业，取得了 1.89 的均方根误差。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 的代码质量评估

    使用 CodeBERT 自动为 Java 代码分配质量评分，同时探索不同模型和训练范式对于代码质量评估的准确性，并使用新颖数据集评估预测的质量，发现基于 Transformer 模型的任务适应预训练方法比其他技术更高效地解决该任务。

    Sep, 2023

  • 应用 CodeBERT 对 Java 简单缺陷进行自动化程序修复

    本文提出一种基于 CodeBERT 的自动化程序修复方法，使用 ManySStuBs4J 小和大数据集对模型进行微调，能够准确地预测开发人员在 19-72％的情况下实现修复代码，并可以在不到一秒钟的时间内自动生成修复程序。

    Mar, 2021

  • 短文、多语言、多类型答案的可信自动评分

    本研究使用由 10 million 問題 - 答案組成的大型多語言數據集，展示了對 Transformer 模型的微調可以應用於複雜數據集的自動評分，並討論了評分的信任和倫理問題。透過人工介入自動評分的過程，我們展示了如何提高自動化評分答案的準確性，並實現了相當於助教的準確性。同時，我們提出了一種有效的方法讓老師控制系統出現的錯誤類型，並且有效地驗證自動評分器在個別考試上的表現接近預期的表現。

    Jan, 2022

  • 使用循环神经网络自动纠正编程作业中的语法错误

    使用递归神经网络 (RNNs) 生成自动化反馈以修复编程任务中的语法错误，可以完全修复 31.69% 的提交并部分修正 6.39% 的提交。

    Mar, 2016

  • 自动作文评分的深度学习架构

    基于循环神经网络和卷积神经网络的自动评测系统在 8 个数据集上实验表明，本系统在自动评测方面具有显著的优势。

    Jun, 2022

  • 学习程序嵌入以传递学生代码反馈

    本文利用神经网络将程序编码成一个从预置条件空间到后置条件空间的线性映射，提出了一种利用这些线性映射作为特征的规模反馈算法，并将其应用于 Code.org Hour of Code 和 Stanford University 的 CS1 课程的编程测评中。

    May, 2015

  • 基于上下文元学习的自动短数学答案评分

    本文研究了自动短答案评分问题，提出了一种新的基于 MathBERT 及上下文学习方法的框架，并在真实数据集上进行了评估，证明该框架对于之前未见过的数学问题的表现优于现有方法。

    May, 2022

  • 数学语言处理：开放式数学问题的自动分级与反馈

    本文提出了一种基于 “数理语言处理” 的数据驱动框架来自动评分开放性数学问题实现的方案，采用不同聚类方法组成的三层模型对多步解决方案进行追踪和错误定位，并在真实的慕课数据上进行了测试和验证，说明它可以极大地减少大规模教育平台上所需的人力投入。

    Jan, 2015

  • 读、参与、编码：机器从临床笔记中预测医学编码的极限挑战

    通过使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络，将医疗代码分配映射与卷积嵌入相连接，使用自我关注和代码标题引导注意力模块，结合基于句子排列的数据增强和随机权重平均训练，该研究提供的 Read，Attend 和 Code（RAC）模型在医疗代码预测方面超越了人类编码基线，成为完全自主医疗编码（AMC）机器实现医学代码预测的新的最佳性能水平（SOTA）。

    Jul, 2021

  • 使用深度学习技术对竞赛编程问题进行标签预测

    通过使用文本分类技术来确定竞技编程问题的领域的方法，使用 LSTM、GRU 和 MLP 等多种模型对 Codeforces 网站上的 2400 个问题进行训练和测试，最高准确度达到 78.0%。

    Aug, 2023