低資源短答自動評分方法獲TKDE 2026接收
北京大學PKU-DAIR實驗室論文《Improving Low-Resource Short Answer Scoring》獲數據工程與人工智能領域頂級期刊TKDE 2026接收,聚焦標註數據稀缺場景下的短答案自動評分難題,提出嶄新解法。
期刊背景
TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)是數據工程與人工智能領域的頂級國際期刊,屬CCF-A類,長期關注數據管理、機器學習與智能系統等前沿方向,在自動化教育評估領域具有重要影響力。


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