<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз методів автоматизованого оцінювання текстових відповідей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorІвасюк, В. В.uk
dc.contributor.authorСнігур, А. В.uk
dc.contributor.authorIvasiuk, V. V.en
dc.contributor.authorSnigur, A. V.en
dc.titleАналіз методів автоматизованого оцінювання текстових відповідейuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationІвасюк В. В., Снігур А. В. Аналіз методів автоматизованого оцінювання текстових відповідей // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26594.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26594
dc.identifier.udc004.4:37
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54270
dc.description.abstractУ роботі проаналізовано сучасні методи автоматизованого оцінювання коротких відкритих текстових відповідей. Розглянуто лексичні та семантичні підходи зі зіставленням відповіді студента з еталоном.uk
dc.description.abstractThe paper analyzes modern methods for automated grading of short open ended textual answers. Lexical matching and semantic comparison approaches between a student answer and a reference answer are considered. Their limitations and practical conditions of use in educational systems are identified.en
dc.subjectавтоматизоване оцінюванняuk
dc.subjectвідкриті відповідіuk
dc.subjectсемантична подібністьuk
dc.subjectвекторизація текстуuk
dc.subjectтрансформериuk
dc.subjectautomated gradingen
dc.subjectopen ended answersen
dc.subjectsemantic similarityen
dc.subjecttext vectorizationen
dc.subjecttransformersen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesJaccard Similarity [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/python/jaccard-similarityuk
dc.relation.referencesMohler M., Mihalcea R. Text-to-text Semantic Similarity for Automatic Short Answer Grading. 2009. 567–575.en
dc.relation.referencesWhat is latent semantic analysis? [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.ibm.com/think/topics/latentsemantic-analysisuk
dc.relation.referencesUnderstanding Word2Vec: CBOW & Skip-Gram [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/ftaham/understanding-word2vec-cbow-skip-gramen
dc.relation.referencesBERT Model — NLP [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/nlp/explanation-of-bertmodel-nlpuk
dc.relation.referencesSimilarity Learning with Siamese Networks [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.mygreatlearning.com/blog/siamese-networks/en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:10:48Z
dc.date.available2026-09-11T12:10:48Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
26594.pdf
Розмір:
229,69 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2026)