---
# System prepended metadata

title: 文本品質自動評估之技術原理與效能
tags: ['20200919']

---

# 文本品質自動評估之技術原理與效能
###### tags: `20200919`
張道行 副教授
高雄應用科大 資訊科學系

## 文本品質自動評估
文本特徵(文字數量、語意、取材、結構、修辭、文字ect)
現在的NLP最近在處理語音相似度
商業化產品MyAccess, Criterion, 批改網
就是電腦自己改作文

## 甚麼是好的寫作結構、取材
結構
>要找出時間序、人物序、事件序，建立網狀結構
>然後去比較不同的結構的影響
>最好的狀態是由機器去找特徵

取材
>有一些文字才會出現在高分的作文裡面
>當有一些很特別或是很創新的作文，會判不出來

## 分數預測模型
Fuzzy model
比較舊的技術，但是可以在數量少時有效的利用
而且深度學習無法解釋寫作結構、取材哪的地方要改進

## 遇到的問題
中文的作文，都是手寫阿
所以需要做文字辨識



