I. Giới thiệu đề tài
Trong bối cảnh hiện đại, học sâu đã trở thành một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là trong việc chấm điểm tự động cho bài luận tiếng Anh. Nhu cầu đánh giá trình độ tiếng Anh đang tăng cao, nhất là trong các kỳ thi quốc tế như IELTS và TOEFL. Việc chấm điểm tự động giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho giáo viên, đồng thời cung cấp phản hồi nhanh chóng cho học sinh. Bài toán này không chỉ đơn thuần là đưa ra một điểm số tổng quát mà còn cần phải phân tích các thành phần khác nhau của bài viết như nội dung, ngôn từ và cấu trúc. Các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đánh giá chính xác các yếu tố này, do đó, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và machine learning là rất cần thiết.
1.1 Mô tả bài toán chấm điểm bài luận tiếng Anh tự động
Bài toán chấm điểm tự động cho bài luận tiếng Anh có thể được mô tả qua một mô hình tổng quát, trong đó đầu vào là một đoạn văn và đầu ra là điểm số cho bài luận. Mô hình cần phải xử lý nhiều yếu tố như độ dài từ, số lượng từ đặc biệt và tỷ lệ từ dừng. Việc sử dụng các mô hình học sâu như BERT cho phép mô hình hiểu ngữ nghĩa và ngữ cảnh của văn bản một cách sâu sắc hơn. Điều này giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá, từ đó mang lại kết quả đáng tin cậy hơn cho người dùng. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp các đặc trưng trích xuất thủ công với mô hình ngôn ngữ hiện đại có thể nâng cao hiệu quả của hệ thống chấm điểm tự động.
II. Cơ sở kiến thức
Chương này trình bày các kiến thức cơ bản về học sâu và các mô hình ngôn ngữ hiện đại. Bộ nhúng từ (Word Embedding) và cơ chế Attention là những thành phần quan trọng trong việc xây dựng mô hình. Mô hình Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép xử lý dữ liệu lớn và phức tạp một cách hiệu quả. Việc hiểu rõ về các kiến thức này là rất cần thiết để phát triển các mô hình chấm điểm tự động. Các kĩ thuật tinh chỉnh như Prompt tuning cũng được đề cập, cho phép tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ hiện có để đạt được kết quả tốt hơn trong các tác vụ cụ thể.
2.1 Các mô hình ngôn ngữ sử dụng Transformer
Các mô hình ngôn ngữ như BERT đã chứng minh được hiệu quả vượt trội trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT sử dụng kiến trúc Transformer để hiểu ngữ nghĩa của từ trong ngữ cảnh, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá bài viết. Việc áp dụng các mô hình này vào chấm điểm tự động không chỉ giúp đánh giá chính xác hơn mà còn có thể phân tích sâu sắc các thành phần khác nhau của bài luận. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc kết hợp các đặc trưng trích xuất từ mô hình BERT với thông tin từ các mô hình tham khảo có thể mang lại kết quả tốt hơn cho bài toán này.
III. Các công trình nghiên cứu liên quan
Chương này tổng hợp các công trình nghiên cứu trước đây liên quan đến chấm điểm tự động cho bài luận tiếng Anh. Các hướng tiếp cận khác nhau đã được đề xuất, từ các phương pháp truyền thống đến hiện đại, với sự hỗ trợ của học sâu. Những nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp đã được áp dụng mà còn chỉ ra những hạn chế và thách thức mà các hệ thống hiện tại gặp phải. Việc hiểu rõ các công trình này giúp tạo nền tảng vững chắc cho việc phát triển các mô hình mới, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống chấm điểm tự động.
3.1 Hướng tiếp cận prompt specific
Hướng tiếp cận prompt-specific tập trung vào việc xây dựng các mô hình chấm điểm tự động dựa trên các câu hỏi hoặc chủ đề cụ thể. Điều này giúp mô hình có thể điều chỉnh và tối ưu hóa cho từng loại bài luận, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp các phương pháp truyền thống với các mô hình học sâu có thể mang lại kết quả tốt hơn. Hướng tiếp cận này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn mở ra cơ hội cho việc phát triển các ứng dụng mới trong lĩnh vực giáo dục.
IV. Các mô hình đề xuất
Chương này mô tả cụ thể các mô hình đề xuất cho bài toán chấm điểm tự động. Hai đề xuất chính bao gồm việc tích hợp mô hình ngôn ngữ BERT với các đặc trưng trích xuất thủ công và xây dựng một mô hình mới sử dụng kỹ thuật Prompt tuning. Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng cả hai phương pháp đều có thể cải thiện độ chính xác của mô hình tham khảo. Việc sử dụng các mô hình học sâu không chỉ giúp cải thiện kết quả mà còn mang lại những hiểu biết mới về cách mà các yếu tố khác nhau trong bài viết ảnh hưởng đến điểm số.
4.1 Đề xuất 1 Kết hợp mô hình ngôn ngữ BERT
Đề xuất đầu tiên là kết hợp mô hình ngôn ngữ BERT với các đặc trưng trích xuất thủ công. Việc này cho phép mô hình không chỉ dựa vào thông tin ngữ nghĩa mà còn xem xét các yếu tố khác như độ dài từ và số lượng từ đặc biệt. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác so với các mô hình trước đó. Điều này chứng tỏ rằng việc kết hợp nhiều nguồn thông tin có thể mang lại kết quả tốt hơn trong việc chấm điểm tự động.
V. Kết luận
Luận văn này đã chỉ ra rằng việc ứng dụng học sâu vào bài toán chấm điểm tự động cho bài luận tiếng Anh không chỉ khả thi mà còn cần thiết trong bối cảnh hiện đại. Những đề xuất cải tiến đã được thực hiện cho thấy tiềm năng của các mô hình học sâu trong việc nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống chấm điểm. Các kết quả thực nghiệm đã cung cấp những cái nhìn sâu sắc về cách mà các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến điểm số của bài viết. Tương lai của nghiên cứu này có thể mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác trong giáo dục, từ việc phát triển các công cụ hỗ trợ học tập đến việc cải thiện quy trình đánh giá trong các kỳ thi quốc tế.
