АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ТЕКСТОВ

ANALYSIS OF EXISTING METHODS OF AUTOMATIC TEXT EVALUATION

Nagima Akimzhan

PhD, senior lecturer, Abai Kazakh National Pedagogical University, Kazakhstan, Almaty

Аннотация. Современное образование и профессиональная среда всё чаще нуждаются в автоматической оценке текстов, таких как студенческие эссе, тестовые ответы или отчёты сотрудников, поскольку ручная проверка требует много времени и может быть субъективной. Автоматическая оценка текстов (АОТ) представляет собой перспективное направление, которое позволяет упростить этот процесс, повысить объективность и ускорить обратную связь. В данной статье проводится обзор существующих методов автоматической оценки текстов, рассматриваются их особенности, преимущества и недостатки.

Abstract. Modern education and professional environments increasingly require automatic evaluation of texts, such as student essays, test answers or employee reports, since manual checking is time-consuming and can be subjective. Automatic text evaluation (ATE) is a promising direction that allows simplifying this process, increasing objectivity, and speeding up feedback. This article provides an overview of existing methods of automatic text evaluation, discusses their features, advantages, and disadvantages.

Ключевые слова: автоматическая оценка текстов, проверка эссе, машинное обучение.

Keywords: automatic text evaluation, essay checking, machine learning.

Автоматическая оценка текстов (АОТ) — это процесс, при котором компьютерные системы оценивают качество текста на основе заданных критериев, таких как грамматическая корректность, семантическое соответствие, структура и аргументация. В современных системах используются разнообразные методы, которые можно классифицировать на несколько групп: основанные на правилах, статистические, методы машинного обучения (МО) и глубинного обучения (нейросети).

Методы на основе правил и шаблонов

Методы на основе правил и шаблонов предполагают применение заранее заданных алгоритмов для анализа текстов. Эти правила обычно включают грамматические, синтаксические и стилистические нормы, а также шаблоны для проверки структуры текста. Рассмотрим несколько конкретных примеров таких методов:

1. Орфографическая и грамматическая проверка. Программы используют словари и наборы грамматических правил для поиска ошибок в тексте. Каждое слово и предложение анализируется на соответствие нормам языка. Если слово отсутствует в словаре или нарушены правила синтаксиса, система подсвечивает ошибку. Например, в предложении "Она пошол в магазын" система найдет ошибки и предложит корректные варианты. Примерами являются: Microsoft Word - встроенный алгоритм для проверки орфографии и грамматики, LanguageTool - онлайн-инструмент, который находит ошибки в правописании и стилистике текста.

2. Проверка на соответствие шаблону. Метод на основе анализа шаблонов предполагает, что текст должен соответствовать определенной структуре. Используется для оценки текстов с фиксированными требованиями, например, формат эссе или ответы на тестовые вопросы. Пример:

• Оценка структуры эссе: Шаблон проверки может включать требования к наличию введения, основной части и заключения. Программа проверяет, присутствуют ли в тексте ключевые элементы.
• Оценка формата научной статьи: Проверка наличия разделов, таких как "Введение", "Методология", "Результаты" и "Заключение".

Принцип работы. Система анализирует текст на наличие ключевых слов или выражений, соответствующих каждому разделу. Например, если в эссе отсутствует заключение, программа выдает предупреждение.

3. Проверка на плагиат. Методы, основанные на сравнении текста с базой данных других текстов, позволяют выявить заимствования. Используются алгоритмы для поиска совпадений по шаблонам фраз. Текст разбивается на фрагменты, которые затем сравниваются с текстами из базы данных. Если найдены совпадения, система указывает на них. Пример:

• Turnitin: система для выявления плагиата, сравнивающая студенческие работы с обширной базой текстов.
• Copyscape: инструмент для проверки веб-контента на уникальность.

4. Анализ на соответствие ключевым словам и фразам. Проверка наличия определенных слов или выражений, которые должны присутствовать в тексте для удовлетворения требований задания. Примером может служить автоматическая проверка тестов: если ответ на вопрос должен содержать конкретные термины или ключевые фразы, программа проверяет их наличие.

Принцип работы: система анализирует текст на предмет наличия обязательных слов. Например, в ответе на вопрос по биологии про фотосинтез должны быть слова "свет", "хлорофилл" и "глюкоза".

5. Проверка длины и структуры предложений. Оценка текста на соответствие заданным требованиям по длине (количество слов или символов) и структуре (количество предложений в абзаце). Система подсчитывает количество слов, предложений или символов и сравнивает их с заданными параметрами. Если текст не соответствует требованиям, выводится предупреждение. Пример:

• Проверка эссе на соответствие минимальному количеству слов (например, не менее 250 слов для экзамена IELTS).
• Оценка развернутых ответов на тесты с требованием к объему.

Методы на основе правил и шаблонов эффективны для базового анализа текстов и широко используются в образовательных и профессиональных средах. Их основное преимущество — простота и прозрачность, но они ограничены в возможности анализа глубинного смысла и семантики текста. Для более сложных задач, таких как оценка аргументации или логической структуры, необходимы методы машинного и глубинного обучения.

Статистические методы

Статистические методы используют количественные характеристики текста, такие как частота слов, длина предложений и распространенность определенных конструкций. Один из ключевых методов — TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Примеры:

• TF-IDF: Оценка значимости слов в тексте на основе их частоты.
• N-граммный анализ: Оценка вероятности появления последовательностей слов.

Преимуществами этих методов являются эффективность для оценки базовых параметров текста (сложность, насыщенность терминологией) и простота реализации и интерпретации результатов. К недостаткам можно отнести игнорирование семантических связей между словами и ограничения в оценке глубинного смысла и логической структуры текста.

Методы машинного обучения (МО)

МО использует алгоритмы, которые обучаются на размеченных данных. Для текстов часто применяются классификаторы (логистическая регрессия, случайные леса, метод опорных векторов — SVM). Модели обучаются на корпусе текстов с экспертными оценками и предсказывают итоговый балл на основе анализа характеристик текста. Примеры:

• SVM (Support Vector Machines): Классификация текстов по критериям, таким как качество аргументации.
• Logistic Regression: Оценка вероятности принадлежности текста к определенному классу (например, "высокое качество" или "низкое качество").

Преимуществами являются способность учитывать множество факторов одновременно, а также возможность адаптации под разные задачи и критерии оценки. Из недостатков можно перечислить требование больших объемов размеченных данных и сложность результатов для интерпретации без дополнительных методов анализа.

Методы глубинного обучения (нейросети)

Глубинное обучение использует многослойные нейронные сети для анализа текстов. Особое место занимают рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры (например, BERT), которые эффективно работают с последовательными данными и учитывают контекст текста. Примеры:

• LSTM (Long Short-Term Memory): Способны анализировать длинные тексты, сохраняя информацию о последовательности слов.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Модель трансформера, которая понимает контекст слов на основе окружающих слов в предложении.

Высокая точность благодаря учету семантических и синтаксических связей и способность обрабатывать большие объемы текстовых данных и учитывать контекст являются главными преимуществами данного метода. Недостатки - высокая вычислительная сложность и потребность в ресурсах и требование большого количества обучающих данных для достижения высокой точности.

Гибридные подходы

Комбинация нескольких методов для достижения более точной оценки. Например, использование статистических методов для предобработки данных и глубинного обучения для окончательной оценки. Примеры:

• Предобработка текста с помощью TF-IDF и последующее применение нейросетей для семантического анализа.
• Использование правил для проверки грамматики и нейронных сетей для оценки содержания.

Можно отметить такие преимущества, как объединение сильных сторон разных методов и повышенная точность и гибкость моделей. К недостаткам относится сложность реализации и интеграции разных подходов и более высокие требования к ресурсам и данным.

Современные методы автоматической оценки текстов варьируются от простых правил до сложных нейросетевых моделей. Выбор метода зависит от задачи: для оценки грамматической правильности достаточно использовать правила и статистику, тогда как для глубокого анализа аргументации и стиля необходимы модели машинного обучения или нейросети. Гибридные подходы представляют собой наиболее перспективное направление, сочетая эффективность разных методов для достижения высокой точности и надежности оценки.