UKARA 1.0挑战途径1：印度尼西亚巴厘岛的自动简答题评分
UKARA 1.0 Challenge Track 1: Automatic Short-Answer Scoring in Bahasa Indonesia
摘要：
我们描述了我们的第三位的解决方案，以UKARA 1.0的挑战自动作文评分。该任务由两个数据集上的二元分类问题组成|两个不同问题的答案。我们最终为两个数据集使用了两种不同的模型。对于任务A，我们对使用unigram和潜在语义分析（LSA）提取的特征应用随机森林算法。另一方面，对于任务B，我们仅对TF-IDF特征使用逻辑回归。我们的模型的F1得分为0.812。
英文摘要：
We describe our third-place solution to the UKARA 1.0 challenge on automated essay scoring. The task consists of a binary classification problem on two datasets | answers from two different questions. We ended up using two different models for the two datasets. For task A, we applied a random forest algorithm on features extracted using unigram with latent semantic analysis (LSA). On the other hand, for task B, we only used logistic regression on TF-IDF features. Our model results in F1 score of 0.812.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
