我们学生使用amos或者mplus做结构方程(SEM)或者验证性因子分析(CFA)以及其他一些潜变量模型的时候, 用到了很多拟合指标,
但是, 我们课本中通常只规定了指标好坏的标准, 但是有时候你会发现有些指标不管你的数据多完美, 都达不到要求,
那可能是因为你并没有理解这些指标。

替朋友发布一个招聘消息:

这篇文章以介绍论文《A Memory-Augmented Neural Model for Automated Grading》为主, 后面会进行keras的代码实践。所以文字内容上很多都是翻译自这篇论文。

论文的主要内容是提出了使用内存神经网络进行作文自动化评分。我们假设每个评分等级都有足够的样本,
这些样本可以被用来给相似的作文打分。对于每个可能的评分，
选定部分评分相同的学生作文作为标准。
这些被选定的作文代表了评分标准，并存储在存储器组件中, 也就是我们说的”内存(Memory)”。
我们的模型会根据被评分的作文赋予标准作文不同的权重。本论文使用了”Kaggle的（ASAP）数据集”。结果表明我们的模型在8个作文集自动打分中，有7个是最先进的。