منو
همانطور که میدانیم نحوهی تصحیح آزمون دولینگو: نمره دهی توسط هوش مصنوعی انجام میشود. در این مطلب نحوه تصحیح آزمون دولینگو توسط دو الگوریتم اصلی هوش مصنوعی را بررسی میکنیم.
آزمون دولینگو از یک سیستم هوش مصنوعی برای تصحیح پاسخهای آزمون استفاده میکند. این سیستم با استفاده از الگوریتمهای مختلف، پاسخهای داوطلبان را بررسی و نمرهبندی میکند.
بنابراین برای تعیین سطح آزمون دولینگو باید از آزمون های تطبیقی استفاده کرد. این آزمون ها از استاندارد های متنوعی برخوردار هستند و نتیجه آنها را میتوان با نمره آزمون دولینگو تطبیق داد.
عموما برای امادگی آزمون دولینگو از دوره های آمادگی یا برنامه های خودآموز استفده میشود که میتوانند شامل منابع آزمون دولینگو و نمونه سوالات باشد.
در این سیستم، هر سوال دارای یک امتیاز کلی است که برای پاسخدهی به آن سوال باید بدست آورده شود. همچنین، هر سوال شامل چندین قسمت است که برای هر قسمت نیز امتیاز خاصی تعریف شده است. در نهایت، امتیاز کلی هر سوال از جمع امتیازهای قسمتهای آن سوال بدست میآید.
برای تصحیح پاسخها، سیستم هوش مصنوعی از الگوریتمهای مختلفی استفاده میکند. یکی از این الگوریتمهای تصحیح آزمون دولینگو، الگوریتم مقایسه کلمات است. در این الگوریتم، پاسخ داوطلب با پاسخ صحیح مقایسه میشود و درصد تطابق کلمات دو پاسخ با هم محاسبه میشود. سپس، بر اساس درصد تطابق، نمرهای بین صفر تا یک به پاسخ داوطلب اختصاص داده میشود.
الگوریتم دیگری که در تصحیح آزمون دولینگو استفاده میشود، الگوریتم مقایسه ساختار جملات است. در این الگوریتم، ساختار جمله پاسخ داوطلب با ساختار جمله پاسخ صحیح مقایسه میشود و درصد تطابق ساختار دو جمله با هم محاسبه میشود. سپس، بر اساس درصد تطابق، نمرهای بین صفر تا یک به پاسخ داوطلب اختصاص داده میشود.
همچنین، در تصحیح آزمون دولینگو، سیستم هوش مصنوعی از الگوریتمهای دیگری نیز استفاده میکند که به صورت دقیق و با دقت بالا پاسخهای داوطلبان را تصحیح میکند.
الگوریتم مقایسه ساختار جملات یکی از روشهای سنجش شباهت بین دو جمله یا دو متن است. به جای استفاده از الگوریتم مقایسه کلمات، در این آزمون از الگوریتم مقایسه ساختار جملات استفاده میشود. در این الگوریتم، به جای این که کلمات را با هم مقایسه شوند، ساختار جملات را با هم مقایسه میگردد و شباهت و تفاوت بین دو جمله را بر اساس شباهت ساختاری آنها تشخیص میدهیم.
برای این منظور، از الگوریتمهایی مانند الگوریتم درختی (tree-based algorithm) استفاده میشود. در این الگوریتم، دو جمله به صورت درختی بازنمایی میشوند و سپس درختهای حاصل را با هم مقایسه میکنیم. برای مثال، در صورتی که دو جمله شامل یک ساختار درختی یکسان باشند، این الگوریتم شباهت بالاتری را بین آنها تشخیص میدهد.
در این الگوریتم، برای ساخت درخت جمله، از روشهای مختلفی مانند تحلیل نحوی (syntactic parsing) و تحلیل گرامری (grammar parsing) استفاده میشود. با استفاده از این روشها، جمله به عنوان یک درخت بازنمایی میشود که شامل گرههایی برای کلمات و ارتباطات بین آنها است.
در نهایت، با مقایسه درختهای حاصل برای دو جمله، میتوان شباهت و تفاوت بین آنها را تشخیص داد. این الگوریتم به طور کلی دقت بیشتری در تشخیص شباهت و تفاوت بین دو جمله دارد، اما نیاز به محاسبات پیچیدهتری دارد و ممکن است زمان بیشتری را برای پردازش دو جمله نیاز باشد.
نمره دهی آزمون دولینگو با الگوریتم مقایسه کلمات بصورت یک الگوریتم محاسباتی است که برای تشخیص شباهت و تفاوت بین دو جمله، از کلمات آنها و ارتباطات بین آنها استفاده میکند. این الگوریتم به طور کلی شامل مراحل زیر است:
1. پیشپردازش: این مرحله شامل عملیاتی مانند حذف علائم نگارشی و نشانههای پردازشی است که برای تسهیل در مقایسه جملات انجام میشود. در این مرحله، همچنین کلمات اضافی و بیاهمیت مثل حروف اضافه و افعال کمکی حذف میشوند.
2. تجزیه جمله به کلمات: در این مرحله، جمله به کلمات تجزیه میشود و لیستی از کلمات جمله ساخته میشود.
3. مقایسه کلمات: در این مرحله، کلمات دو جمله با هم مقایسه میشوند تا شباهت و تفاوت بین آنها تشخیص داده شود. این مقایسه با استفاده از الگوریتمهای محاسباتی متفاوتی انجام میشود، از جمله:
– الگوریتم مبتنی بر فاصله لونهای: در این الگوریتم، فاصله بین دو کلمه در لیست کلمات جمله محاسبه میشود و در نهایت میانگین این فواصل برای تمام کلمات محاسبه میشود. سپس، مقدار نهایی به عنوان شاخص شباهت بین دو جمله استفاده میشود.
– الگوریتم مبتنی بر شباهت کسینوسی: در این الگوریتم، بردارهای کلمات دو جمله محاسبه میشوند و شباهت کسینوسی بین این بردارها محاسبه میشود. این الگوریتم معمولاً برای مقایسه متون طولانی و پراستفاده است.
این الکوریتم آزمون دولینگو یکی از الگوریتمهای مقایسه کلمات است که برای سنجش شباهت بین دو جمله یا دو متن استفاده میشود. در این الگوریتم، از فاصله لونهای بین کلمات استفاده میشود و شاخص شباهت بین دو جمله بر اساس میانگین فاصله بین هر دو کلمه در دو جمله محاسبه میشود. با این حال، باید توجه داشت که این الگوریتم ممکن است به نتایج نادرست منجر شود، به خصوص در مواردی که جملات متفاوتی معنایت کنید که معنای یکسانی دارند، یا کلمات مشابهی با هم دارند اما در موقعیتهای مختلفی به کار رفتهاند. همچنین، برای بهبود دقت الگوریتم مقایسه کلمات، میتوان از روشهایی مانند حذف کلمات تکراری، استفاده از تحلیل معنایی کلمات (مانند واژگان هممعنی و متضاد) و استفاده از مدلهای یادگیری عمیق مانند شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) یا شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) استفاده کرد.
