自動(dòng)寫作評(píng)閱反饋系統(tǒng)研究述評(píng)與展望

張 荔 Mark Warschauer 盛 越

(上海交通大學(xué)，上海，200240;University of California，Irvine，CA 92697;上海工程技術(shù)大學(xué)，上海，201620)

自動(dòng)寫作評(píng)閱反饋系統(tǒng)研究述評(píng)與展望

張 荔 Mark Warschauer 盛 越

(上海交通大學(xué)，上海，200240;University of California，Irvine，CA 92697;上海工程技術(shù)大學(xué)，上海，201620)

文章論述了PEG、IEA、IntelliMetric、e－rater、BETSY這五種具有代表性的自動(dòng)作文評(píng)閱(AES)系統(tǒng)的原理、特征、功能、優(yōu)缺點(diǎn)，分析比較其共性和差異，論證其發(fā)展過程，總結(jié)和展望未來發(fā)展的若干特點(diǎn):設(shè)計(jì)有助于提高學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力和辯證性思維能力的AES系統(tǒng);評(píng)判重點(diǎn)從語(yǔ)言和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向論點(diǎn)思辨和修辭效果;能夠?qū)Ω鞣N文體類型的作文進(jìn)行評(píng)定;開發(fā)對(duì)寫作過程提供形成性評(píng)估的AES系統(tǒng);利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)開放式AES系統(tǒng)平臺(tái);開發(fā)和利用可進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的反饋模式;交叉學(xué)科的合作在系統(tǒng)發(fā)展中的作用將更為突出;逐步建立對(duì)多種語(yǔ)言的評(píng)分反饋功能。

自動(dòng)作文評(píng)分，評(píng)分原理要素，自然語(yǔ)言處理，認(rèn)知思維能力

1.引言

計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步使科技在測(cè)試和教學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用越發(fā)深入與廣泛，其中一個(gè)重要的應(yīng)用是自動(dòng)作文評(píng)分系統(tǒng)(AES－Automated Essay Scoring)或自動(dòng)作文評(píng)閱系統(tǒng)(AWE－Automated Writing Evaluation)①的開發(fā)和應(yīng)用。這不僅有利于高風(fēng)險(xiǎn)、大規(guī)模測(cè)試中增加評(píng)分的信效度，還有助于寫作教學(xué)中給予即時(shí)反饋和減輕教師作文評(píng)閱負(fù)擔(dān)。比較有代表性的AES系統(tǒng)有PEG(Project Essay Grader)、IEA(Intelligent Essay Assessor)、e－rater(及Criterion②)、IntelliMetric(及MY Access!③)和BETSY (Bayesian Essay Test Scoring sYstem)。人們對(duì)系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用展開了大量研究(如 Attali 2015; Chapelleet al.2015;Warschauer 2006，2008，2014)，隨著人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷推進(jìn)，AES必將產(chǎn)生新的發(fā)展。然而，通過分析系統(tǒng)及寫作模式的變化發(fā)展來推測(cè)AES未來發(fā)展趨勢(shì)的研究還沒有。因此，本研究將分別論述各系統(tǒng)的原理、特征、功能、優(yōu)缺點(diǎn)等，揭示系統(tǒng)的共同特征，比較其差異，論證其發(fā)展過程，總結(jié)和展望該領(lǐng)域未來發(fā)展的方向。

2.不同時(shí)期典型AES系統(tǒng)的特征與優(yōu)缺點(diǎn)

上述AES系統(tǒng)在整個(gè)AES系統(tǒng)發(fā)展過程中比較具有代表性，每種系統(tǒng)有其特征與優(yōu)缺點(diǎn)，也有其共性和個(gè)性。這些系統(tǒng)的發(fā)展并不是一個(gè)靜態(tài)的過程，多數(shù)系統(tǒng)經(jīng)過逐步發(fā)展不斷完善，至今仍然在測(cè)試和教學(xué)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。

2.1 PEG

最早的AES系統(tǒng)PEG是由Page等人于1966年開發(fā)的。其基本原理是使用相關(guān)分析推測(cè)作文的內(nèi)在質(zhì)量(Chung＆O＇Neil 1997)，即通過從作文文本中提取間接反映其質(zhì)量的表層文本特征項(xiàng)(稱作proxes，如詞性、詞長(zhǎng)、詞義等)來衡量作文質(zhì)量的內(nèi)在要素(稱作trins，如流利度、用詞、語(yǔ)法等)(Page 1966)。

PEG的評(píng)分主要分為三個(gè)步驟:(1)選取訓(xùn)練集作文進(jìn)行人工打分，并利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)(NLP－Natural Language Processing)提取若干文本特征項(xiàng)以確定評(píng)價(jià)作文質(zhì)量的特征值。(2)將文本特征項(xiàng)作為自變量，人工評(píng)分分?jǐn)?shù)作為因變量，輸入預(yù)測(cè)方程，進(jìn)行多元回歸分析，得出各變量的beta值，即各項(xiàng)特征在作文評(píng)分中的權(quán)重。(3)將beta值代入計(jì)算程序換算出作文最終得分(Chung＆O＇Neil 1997)。圖1為PEG系統(tǒng)評(píng)分過程，虛線部分表示系統(tǒng)與人工評(píng)閱的信效度檢驗(yàn)過程。

Page和Peterson(1995)對(duì)PEG的信度加以分析后發(fā)現(xiàn)，人機(jī)評(píng)閱相關(guān)性為0.72～0.78，高于人工評(píng)閱者間的相關(guān)性。系統(tǒng)還具有評(píng)分方法直接、技術(shù)支持充分和性能不斷提升等優(yōu)點(diǎn)。但PEG只測(cè)量了作文的表層特征，未涉及作文內(nèi)容的評(píng)判;每次評(píng)分需要對(duì)變量重新校正;只能提供與其他作文相比較而言的分?jǐn)?shù);而且PEG的開發(fā)者們沒有提供詳細(xì)的研究報(bào)告，對(duì)其實(shí)質(zhì)內(nèi)容很難進(jìn)一步了解(Kaplanet al.1998)。

圖1 PEG評(píng)分方框圖(引自Chung＆O'Neil 1997)

2.2 IEA

IEA是20世紀(jì)90年代末由Landauer基于潛在語(yǔ)義分析(LSA－Latent Semantic Analysis)技術(shù)開發(fā)的AES系統(tǒng)。LSA是“比較詞匯使用意義相似性的統(tǒng)計(jì)模型”(Foltz 1996)，也是“提煉和推導(dǎo)文本段落語(yǔ)境中詞的使用情況的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)方法”(Landaueret al.1998)。其基本思想是:段落的意義，在很大程度上取決于該段落所包含詞匯的意義。

Landauer和Dumais(1997)認(rèn)為，LSA既是理論也是技術(shù)。從理論上來說，任何文本中都隱藏著潛在的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)是所有詞匯的語(yǔ)義之和，體現(xiàn)了不同文本中詞匯使用的潛在模式，并可通過統(tǒng)計(jì)方法加以計(jì)算(Foltz 1996)。從技術(shù)層面看，LSA是一種矢量空間模型(VSM－Vector Space Model)技術(shù)，通過減少維數(shù)的方法提取文本數(shù)據(jù)中的潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，使詞匯的意義通過詞匯所在的語(yǔ)境加以表征(Lemaire＆Dessus 2001)。具體就是通過詞匯項(xiàng)－文檔矩陣(term－by－document matrix)來表示，矩陣中每一行代表一個(gè)詞匯項(xiàng)，每一列代表一個(gè)段落，因而矩陣的每一個(gè)單元格為對(duì)應(yīng)詞匯項(xiàng)在段落中的頻數(shù)(梁茂成、文秋芳2007)。該頻數(shù)代表了詞在文章中的重要性和詞所傳遞的信息，由大型文本語(yǔ)料庫(kù)中詞的共現(xiàn)(co－occurrence)情況所決定(Lemaire＆Dessus 2001)。

用IEA評(píng)分時(shí)，由人工評(píng)閱者對(duì)所有訓(xùn)練集作文打分，然后將訓(xùn)練集作文與待評(píng)作文視作矢量，用LSA技術(shù)加以分析，確定十篇與待評(píng)作文相似的作文，進(jìn)行cosine加權(quán)平均，得到待評(píng)作文與訓(xùn)練集作文在內(nèi)容上的相似度分?jǐn)?shù)，經(jīng)轉(zhuǎn)換后成為機(jī)閱分?jǐn)?shù)(Landaueret al.2003)。具體步驟如圖 2所示。

IEA與人工評(píng)分間的相關(guān)性達(dá)到0.85(Landaueret al.2000)，與人工評(píng)分在詞匯和文本的意義方面有較高的相似性。IEA將三個(gè)主要成分即內(nèi)容、風(fēng)格和語(yǔ)言加以結(jié)合，可模仿人進(jìn)行詞匯選擇和類別判斷，提供與內(nèi)容相關(guān)的反饋信息(如作文的連貫性)，對(duì)寫作教學(xué)有積極意義。而且IEA還可用作閱讀理解檢測(cè)(如比較文章摘要與原文的匹配度)。另外 IEA還增加效度和置信度的測(cè)量(validity confidence measures)，可測(cè)定作文是否有抄襲現(xiàn)象(Landaueret al.2003)。其缺點(diǎn)是只能對(duì)詞義加以分析卻沒有考慮詞的順序、句法關(guān)系、邏輯等因素，因此缺乏完整性(Landaueret al.2004)。

2.3 e－rater和Criterion

e－rater是20世紀(jì)90年代末由ETS(Educational Testing Service)開發(fā)的一項(xiàng)基于NLP技術(shù)，矢量空間模型技術(shù)和線性回歸模型(Valentiet al.2003)，通過從作文中提取特征項(xiàng)來預(yù)測(cè)人工評(píng)閱作文得分的AES系統(tǒng)(Enright＆Quinlan 2010)。

圖2 基于三個(gè)部分個(gè)性化結(jié)合及輔助措施的IEA評(píng)分示意圖(引自Landauer et al.2003)

e－rater圍繞篇章、句法和內(nèi)容/話題三個(gè)模塊評(píng)判作文(Burstein＆Marcu 2000)。篇章模塊使用在文本中搜索“In summary”、“In conclusion”等提示詞的方法;句法模塊使用NLP技術(shù)中的句法分析程序(parser)對(duì)句子進(jìn)行解析;內(nèi)容/話題模塊則通過檢測(cè)文本所含與題目高度相關(guān)的主題詞來確定與內(nèi)容相關(guān)的特征項(xiàng)的分?jǐn)?shù)檔。圖3展示了e－rater評(píng)分要素的基本構(gòu)成。

e－rater的評(píng)分過程是:(1)使用線性回歸模型分析人工評(píng)分的作文，確立可預(yù)測(cè)人工評(píng)閱分?jǐn)?shù)的最優(yōu)化加權(quán)模型。(2)對(duì)作文的各個(gè)特征項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量和匯總，形成各特征項(xiàng)分?jǐn)?shù)。(3)通過加權(quán)模型將特征項(xiàng)分?jǐn)?shù)加權(quán)平均后形成最終分?jǐn)?shù)(Burstein 2003)。

e－rater與人工評(píng)分之間的完全一致性為87%～97%，相關(guān)性為 0.73～0.93(Bursteinet al.2004; Valentiet al.2003)。e－rater能評(píng)判作文的語(yǔ)言、內(nèi)容和篇章結(jié)構(gòu)，因此是較為全面的自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)。然而，e－rater著重語(yǔ)言的準(zhǔn)確度和作文的結(jié)構(gòu)，不能對(duì)觀點(diǎn)的論述和內(nèi)容的邏輯性、連貫性加以評(píng)估，且e－rater給出的是作文的分?jǐn)?shù)，沒有具體的反饋內(nèi)容。

Criterion利用e－rater對(duì)作文進(jìn)行評(píng)分，又利用Critique分析工具對(duì)語(yǔ)法錯(cuò)誤、語(yǔ)言使用、語(yǔ)篇結(jié)構(gòu)、文體特征等提供反饋信息(Bursteinet al.2003)。Criterion利用語(yǔ)料庫(kù)和統(tǒng)計(jì)的方法檢測(cè)語(yǔ)言使用中的違規(guī)現(xiàn)象，方法是從語(yǔ)料庫(kù)中提取和計(jì)算雙連詞(bigrams)，包括相鄰詞(sequence of adjacent words)和詞性組對(duì)(part－of－speech pairs)，并與學(xué)生作文中雙連詞出現(xiàn)的頻率進(jìn)行比較，如有差異則說明作文中可能出現(xiàn)錯(cuò)誤(Bursteinet al.2004)。Criterion對(duì)語(yǔ)篇和內(nèi)容的反饋是通過人工標(biāo)記語(yǔ)篇單元項(xiàng)(discourse unit)，如介紹、中間段(主題句和細(xì)節(jié)展開)、結(jié)尾等要素。系統(tǒng)利用概率分析方法(probabilistic methods)和基于決策的方法(decisionbased approach)分析語(yǔ)篇，將句子歸入語(yǔ)篇各要素中，對(duì)不符合語(yǔ)篇要素的作文給予修改建議(Bursteinet al.2003)。Criterion能幫助學(xué)生減少錯(cuò)誤的發(fā)生，其內(nèi)置在線參考資料能幫助學(xué)生進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。但是系統(tǒng)并不能準(zhǔn)確查出所有的錯(cuò)誤，只能指出表面性的語(yǔ)言錯(cuò)誤，對(duì)于內(nèi)容方面的反饋比較欠缺(Cheville 2004)。

2.4 IntelliMetric和MY Access!

IntelliMetric是由Vantage Learning于1998年開發(fā)的能對(duì)開放式問題進(jìn)行評(píng)分和反饋的作文評(píng)價(jià)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于人腦的信息處理的認(rèn)知模式，融合了人工智能和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)原理，利用NLP技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開發(fā)了認(rèn)知搜索(CogniSearch)和量子推理(Quantum Reasoning)技術(shù)(Elliot 2003)。IntelliMetric基于人腦，使用神經(jīng)合成法重現(xiàn)人工評(píng)分過程。它利用自主學(xué)習(xí)引擎，基于人工評(píng)分獲得系統(tǒng)評(píng)分所需信息，再使用數(shù)學(xué)工具形成多種信息，利用系統(tǒng)的復(fù)雜功能將各部分合成、歸納，形成得分(Vantage Learning 2005)。

IntelliMetric從內(nèi)容和結(jié)構(gòu)兩方面對(duì)作文的語(yǔ)義、句法和語(yǔ)篇層面的多個(gè)要素進(jìn)行評(píng)價(jià)(Vantage Learning 2005)。評(píng)分步驟為:(1)將已知分?jǐn)?shù)的訓(xùn)練集作文輸入系統(tǒng)，由系統(tǒng)歸納出評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)并建模，然后不斷矯正模型直至最終確定后運(yùn)用于待評(píng)作文。(2)使用NLP技術(shù)中的句法分析程序理解句型和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，從文本中提取信息，轉(zhuǎn)化成數(shù)字形式以支持?jǐn)?shù)學(xué)模型的運(yùn)算。(3)確定一個(gè)或多個(gè)數(shù)學(xué)模型、整合模型的信息獲得最終分?jǐn)?shù)(Rudneret al.2005)。這一評(píng)分步驟可通過圖4加以說明。

IntelliMetric與人工評(píng)分一致性達(dá) 94%到98%，相關(guān)達(dá)0.83，高于人工評(píng)分者間的一致性和相關(guān)性(Elliot 2002)。IntelliMetric的優(yōu)點(diǎn)是針對(duì)不同學(xué)業(yè)水平和學(xué)科內(nèi)容進(jìn)行評(píng)閱，與其他反映寫作水平的測(cè)量方法有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，不同樣本測(cè)試結(jié)果穩(wěn)定(Elliot 2002)。另外，它能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，模仿人工評(píng)分過程建立模型并不斷加以改進(jìn)。它還能支持其他多種語(yǔ)言的作文評(píng)分。不過系統(tǒng)未涉及寫作過程中的思維和認(rèn)知能力方面的評(píng)定。

圖3 e-rater評(píng)分要素分解圖(引自Quinlan et al.2009:9)

圖4 IntelliM etric評(píng)分過程圖(Vantage Learning 2005:12)

體現(xiàn)IntelliMetric在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)際應(yīng)用的MY Access!是基于互聯(lián)網(wǎng)、針對(duì)美國(guó)教育環(huán)境的自動(dòng)寫作評(píng)估系統(tǒng)，與IntelliMetric在評(píng)分的核心理論上是一致的。MY Access!為學(xué)生提供了一個(gè)寫作環(huán)境，使學(xué)生得到迅速的結(jié)構(gòu)化的反饋，有利于學(xué)生根據(jù)反饋結(jié)果修改作文，提高寫作能力。MY Access!還為教師提供了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)環(huán)境，教師可以瀏覽歷史記錄，分析作文錯(cuò)誤。但是MY Access!只能評(píng)定系統(tǒng)自帶的寫作任務(wù)，對(duì)教師布置的新任務(wù)卻無法評(píng)定(Dikli 2006)。

2.5 BETSY

BETSY是由Runder等人于2002年開發(fā)的以概率論為導(dǎo)向、基于貝葉斯文本分類技術(shù)方法的AES系統(tǒng)(Valentiet al.2003)。BETSY使用了貝葉斯方法的多元貝努利模型(Multivariate Bernoulli Model)和多項(xiàng)式模型(Multinomial Model)。這兩種模型分別把作文看作是校正特征(calibrated features)的特例和范例(Dikli 2006)。在貝努利模型中，某一特征出現(xiàn)的概率通過計(jì)算作文中所包含的該特征的比例加以實(shí)現(xiàn)。在多項(xiàng)式模型中，作文獲得某個(gè)分?jǐn)?shù)的概率則是計(jì)算該作文所有特征的條件概率的乘積(Rudner＆Liang 2002)。換句話說，貝努利模型關(guān)注某一特征在文中是否存在，而多項(xiàng)式模型關(guān)注所有特征在文章中出現(xiàn)的概率(Rudner＆ Liang 2002)。

BETSY的評(píng)分主要通過將作文分類的方法。首先，BETSY使用約1000篇訓(xùn)練集作文對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，形成優(yōu)、良、中、差四個(gè)級(jí)別;然后系統(tǒng)利用上述模型對(duì)待評(píng)作文的特征項(xiàng)加以分析，包括特定的詞和詞組、詞頻、詞數(shù)、句長(zhǎng)、動(dòng)詞數(shù)、概念呈現(xiàn)順序、名詞性詞組的共現(xiàn)情況等;最后系統(tǒng)對(duì)待評(píng)作文進(jìn)行分類，確定作文所屬級(jí)別(Dikli 2006)。

Rudner和Liang(2002)用462篇作文作為訓(xùn)練集，使用BETSY對(duì)80篇測(cè)試作文評(píng)分，得到了80%的準(zhǔn)確率。其研究人員聲稱BETSY不但包含了其他系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，且具有自身特點(diǎn)，可應(yīng)用于不同專業(yè)學(xué)科，能產(chǎn)生診斷性結(jié)果且易于解釋，還可免費(fèi)下載使用(Valentiet al.2003)。但是，BETSY的應(yīng)用不多，相關(guān)研究非常有限，訓(xùn)練集作文數(shù)量要求大，否則準(zhǔn)確率較低，使用效果未得到論證(Valentiet al.2003)。

3.AES系統(tǒng)的共性和個(gè)性

從以上分析來看，五大AES系統(tǒng)的最重要的共性是系統(tǒng)都基于而非脫離人工評(píng)分，是對(duì)人工評(píng)分的模擬，需用基于人工評(píng)閱的作文對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。雖然有的系統(tǒng)(如e－rater)也開發(fā)了適用于不同寫作題目的通用(generic)模型，但由于通用性無法涉及作文內(nèi)容的評(píng)分而影響了準(zhǔn)確度。此外，多數(shù)系統(tǒng)都使用了NLP技術(shù)。NLP技術(shù)是指計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言的各級(jí)語(yǔ)言單位進(jìn)行的自動(dòng)處理，包括對(duì)字、詞、句、篇章等進(jìn)行轉(zhuǎn)換、分析與理解，對(duì)未來AES的發(fā)展有著十分積極的意義。最后，研究者對(duì)各自所開發(fā)的模型都給出了信效度的驗(yàn)證，說明其準(zhǔn)確性，但是在實(shí)際使用中，尤其是在作文反饋方面仍存在問題。表1更為清晰地展示了各系統(tǒng)的共性和個(gè)性，便于分析和比較。

表1 五種AES系統(tǒng)的個(gè)性和共性比較

續(xù)表

4.存在問題和發(fā)展方向

AES的一個(gè)共同問題是目前多數(shù)系統(tǒng)只能對(duì)語(yǔ)言的表層現(xiàn)象加以評(píng)定，對(duì)深層次的語(yǔ)言現(xiàn)象的評(píng)判不足，更是忽視了寫作過程中的修辭、認(rèn)知、思維發(fā)展過程等方面的因素。Weigle(2013)闡述了寫作能力的結(jié)構(gòu)模式，該模式包含了修辭知識(shí)、思辨能力、閱讀能力、寫作能力、寫作過程、寫作慣例、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的寫作能力等因素。而AES的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)需符合寫作能力的結(jié)構(gòu)模式(Weigle 2013)，因此，使用AES對(duì)作文進(jìn)行評(píng)分不能僅限于對(duì)傳統(tǒng)的寫作慣例的評(píng)判，更要從寫作能力的各方面，尤其是針對(duì)寫作的修辭、認(rèn)知、思辨能力、過程等因素對(duì)作文加以評(píng)判，這是未來AES系統(tǒng)發(fā)展的趨勢(shì)。

Kukich(2000)認(rèn)為，未來AES所提供的反饋將使人們更好地理解寫作中所包含的各種認(rèn)知和思想交流過程。因此未來AES將基于認(rèn)知，更加注重寫作過程中思維的發(fā)展。Deane等(2011)在對(duì)新型AES的開發(fā)設(shè)想中提出了基于認(rèn)知的寫作能力測(cè)試模型。該模型體現(xiàn)了任務(wù)特征所反映的基本寫作能力和文本特征所反映的有效論證能力，其主要作用是建立學(xué)生外在的寫作表現(xiàn)和內(nèi)在的寫作能力之間的聯(lián)系。Deane等認(rèn)為寫作能力、思辨能力、閱讀能力和整體文化素養(yǎng)之間沒有明顯的界限，至少?gòu)男纬尚越嵌葋砜?，閱讀、寫作和思辨能力是緊密聯(lián)系的。

目前，美國(guó)加州大學(xué)Warschauer(2014)教授已經(jīng)開始著手新型AES系統(tǒng)的研究計(jì)劃，旨在能夠?qū)Ω鞣N寫作形式提供形成性反饋，并強(qiáng)調(diào)寫作的高級(jí)思維能力。該研究將使用具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的開放性AES系統(tǒng)LightSIDE，利用系統(tǒng)的修改助手工具對(duì)寫作過程提供實(shí)質(zhì)性反饋，并試圖對(duì)文、理科的各類作文分別提供適合學(xué)科內(nèi)容的有效反饋。系統(tǒng)還將設(shè)計(jì)人機(jī)對(duì)話和智能指導(dǎo)系統(tǒng)加強(qiáng)反饋效果，幫助學(xué)生更好地提高寫作能力。

AES系統(tǒng)的發(fā)展，離不開交叉學(xué)科間的相互滲透和共同合作，包括寫作教師、語(yǔ)言測(cè)試研究開發(fā)人員、認(rèn)知心理學(xué)家、心理測(cè)量專家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家等(Shermis＆Burstein 2003)。寫作教師和語(yǔ)言測(cè)試人員可以使我們了解AES系統(tǒng)如何在最大程度上幫助學(xué)生提高寫作能力。認(rèn)知心理學(xué)家?guī)椭⒏觾?yōu)化的模型，以反映學(xué)生寫作的思維過程。心理測(cè)量專家對(duì)系統(tǒng)的評(píng)估工作有利于人們更好地了解系統(tǒng)的信度和效度。計(jì)算機(jī)科學(xué)家的重要作用在于系統(tǒng)的實(shí)施和功能的優(yōu)化。

AES也將不再局限于對(duì)英語(yǔ)作文的自動(dòng)評(píng)分，而是逐步建立對(duì)多種語(yǔ)言的評(píng)分功能。我國(guó)研究人員除了研發(fā)針對(duì)我國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的AES評(píng)閱反饋系統(tǒng)外，也開始研發(fā)針對(duì)漢語(yǔ)作文考試的AES系統(tǒng)。例如黃志娥等(2014)研究了漢語(yǔ)水平考試的自動(dòng)作文評(píng)分的特征選取方法。劉明楊等(2016)研究了將文采特征加入到基準(zhǔn)系統(tǒng)中對(duì)高考作文進(jìn)行自動(dòng)評(píng)分的可能性。這些研究對(duì)整體AES的發(fā)展都將產(chǎn)生一定的影響。

隨著NLP技術(shù)的發(fā)展，越來越多的AES系統(tǒng)得以開發(fā)和利用，諸如 MaxEnt(Sukkarieh＆ Bolge 2010)、Writing Roadmap (Richet al.2013)、LightSIDE(Mayfield＆Rose 2013)，Crase(Lottridgeet al.2013)等。進(jìn)入21世紀(jì)，NLP延續(xù)20世紀(jì)末的語(yǔ)料庫(kù)和概率統(tǒng)計(jì)的方法，更多地利用語(yǔ)料庫(kù)中的“大數(shù)據(jù)”對(duì)自然語(yǔ)言加以分析處理(Agerriet al.2015)。此外，人們基于交互理論，研究NLP中的人機(jī)交互，利用自然語(yǔ)言處理方法創(chuàng)建自然語(yǔ)言界面，使人機(jī)交互更加有效(Valencia－García＆ García－Sánchez 2013)。概率統(tǒng)計(jì)模型促成了當(dāng)今概率建模的繁榮與發(fā)展。概率統(tǒng)計(jì)建模采用從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方法，成為NLP中占統(tǒng)治地位的建模方法，形成了基于語(yǔ)料庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法。隨著NLP的智能互聯(lián)網(wǎng)的建立，對(duì)語(yǔ)言高級(jí)層面的處理成為可能。Wang等(2014)分析了NLP的結(jié)構(gòu)和功能，提出了基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)本體論(Semantic Web Ontology)的NLP系統(tǒng)，將本體論運(yùn)用于人工智能、語(yǔ)義網(wǎng)等的自然語(yǔ)言處理可以降低其復(fù)雜性，有利于解決實(shí)際問題。NLP的發(fā)展歷程似乎正遵循著莫里斯和卡爾納普的理論，在經(jīng)歷了前一階段的語(yǔ)形網(wǎng)之后，正逐步邁向語(yǔ)義網(wǎng)這一新的階段，最終很有可能邁向語(yǔ)用網(wǎng)這一更高層次(殷杰、董佳蓉2008)。這些對(duì)AES的進(jìn)一步發(fā)展將起到關(guān)鍵性作用。

5.結(jié)論

以上我們對(duì)五種最有代表性的AES系統(tǒng)的原理、特征、功能、優(yōu)缺點(diǎn)等進(jìn)行了分析，比較了其共性和個(gè)性。未來AES系統(tǒng)的發(fā)展將在更高層面上依賴NLP技術(shù)的發(fā)展并呈現(xiàn)以下八個(gè)特點(diǎn):(1)以基于認(rèn)知的寫作模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)有助于提高學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力和批判性思維能力的AES系統(tǒng)。(2)評(píng)判重點(diǎn)從作文的語(yǔ)言和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向作文的論點(diǎn)思辨和修辭效果。(3)對(duì)各種文體類型的作文進(jìn)行評(píng)定，包括語(yǔ)言類和學(xué)術(shù)科技類。(4)開發(fā)能夠?qū)W(xué)生寫作過程提供有效形成性評(píng)估的新型系統(tǒng)軟件。(5)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計(jì)能夠解決新問題的開放式AES系統(tǒng)平臺(tái)。(6)開發(fā)和利用可進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的反饋模式，增強(qiáng)反饋效果，提升系統(tǒng)功能。(7)各學(xué)科領(lǐng)域的合作在系統(tǒng)發(fā)展中的作用將更為突出。(8)逐步建立對(duì)多種語(yǔ)言的評(píng)分反饋功能。

附注

①AWE指除了有對(duì)作文評(píng)分外還提供反饋。由于文中多數(shù)系統(tǒng)為評(píng)分系統(tǒng)，故統(tǒng)稱AES系統(tǒng)。

②將Criterion與e－rater合并討論是由于Criterion是e－rater評(píng)分系統(tǒng)在教學(xué)環(huán)境中的應(yīng)用，可提供寫作反饋。

③同樣MY Access!是IntelliMetric在教學(xué)環(huán)境中的應(yīng)用。

④同一種AES系統(tǒng)中，訓(xùn)練集作文數(shù)與系統(tǒng)評(píng)分準(zhǔn)確度成正比。

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(責(zé)任編輯 管新潮)

H319

A

1674－8921－(2016)06－0054－08

10.3969/j.issn.1674－8921.2016.06.009

張荔，博士，上海交通大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)、學(xué)術(shù)英語(yǔ)寫作。電子郵箱:zhangli@sjtu.edu.cn

Mark Warschauer，加利福尼亞大學(xué)歐文分校教育學(xué)院教授。主要研究方向?yàn)镃ALL、Cloud－Based Writing、Virtual Learning。電子郵箱:markw@uci.edu

盛越，上海工程技術(shù)大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)。電子郵箱:sheng.yue@163.com

*本研究受國(guó)家社科基金項(xiàng)目“基于語(yǔ)料庫(kù)和云技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)作文評(píng)閱系統(tǒng)信效度及其輔助教學(xué)研究”(編號(hào)13BYY081)資助，特此感謝!