Research for Automatic Short Answer Scoring in Spoken English Test Based on Multiple Features

Abstract

该文主要针对大规模英语口语考试自动评分系统的问答题型，采用多特征融合的方法进行评分。以语音识别文本作为研究对象，提取了3类特征进行评分。这3类特征分别是：相似度特征、句法特征和语音特征。总共9个特征从不同方面描述了考生回答与专家评分之间的关系。在相似度特征中，改进了Manhattan距离作为相似度。同时提出了基于编辑距离的关键词覆盖率的特征，充分考虑了识别文本中存在的单词变异现象，为给考生一个客观公平的分数提供依据。所有提取的特征利用多元线性回归模型进行融合，得到机器评分。实验结果表明，提取的特征对机器评分是十分有效的，并且在以考生为单位的系统评分性能达到了专家评分性能的98.4%。