e-rater自动评分引擎利用人工智能技术和自然语言处理（NLP），通过提供自动评分和反馈来评估学生作文的写作水平。该引擎提供有关作者的语法、结构、单词使用和复杂性、风格、组织等方面的描述性反馈。
关于 e-rater 评分引擎
谁使用 e-rater 引擎，为什么？
公司和机构使用这项专利技术来支持他们的定制应用程序。
e-rater 引擎在Criterion®在线写作评估服务中使用。学生使用电子评分引擎的反馈来评估他们的论文写作技巧并确定需要改进的地方。教师使用 Criterion 服务来帮助他们的学生独立发展他们的写作技能并接收自动的、建设性的反馈。e-rater 引擎还用于其他低风险练习测试，包括 TOEFL ® Practice Online 和 GRE ® ScoreItNow!™。
在高风险设置中，该引擎与 GRE 测试分析写作部分的问题和论证提示以及 TOEFL iBT ®测试的独立和综合写作提示的人工评分结合使用。ETS 研究表明，将自动评分和人工评分相结合可以证明评估分数的可靠性和衡量优势。
有关使用电子评分引擎的更多信息，请阅读电子评分引擎作为人类评分的质量控制 （PDF）。
e-rater 引擎如何对论文评分？
电子评分引擎为以电子方式输入计算机的文章提供整体评分。它还提供有关语法、用法、机制、样式和组织以及开发的实时诊断反馈。该反馈基于专门针对学生反应分析量身定制的 NLP 研究，并在ETS 的研究出版物 (PDF)中进行了详细说明。
电子评分器引擎与人工评分器相比如何？
e-rater 引擎使用 NLP 来识别与训练论文写作能力相关的特征及其与人类分数的关系。由此产生的评分模型为每个观察到的特征分配权重，离线存储在数据库中，然后可用于根据相同的公式对新论文进行评分。
电子评分引擎没有阅读能力，因此它无法像人类评分员那样评估论文。然而，鉴于 NLP 的最新技术水平，电子评分中使用的特征已经发展得尽可能具有实质意义。它们还经过开发以展示强大的可靠性——通常比人类评分者本身具有更高的可靠性。
详细了解它的工作原理。
关于自然语言处理
e-rater 引擎是一种使用自然语言处理 (NLP) 的人工智能引擎，NLP 是计算机科学和语言学的一个领域，它使用计算方法来分析文本的特征。NLP 方法支持机器翻译、语音识别和信息检索等新兴应用领域。
