叶卡捷琳娜·科奇马尔
人员信息
附属: 英国剑桥大学
优化列表
2020年–今天
2024 [公元34年] 萨宾娜·埃尔金斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 成龙·C·K·张 , 尤利安塞族人 :
教师如何使用大型语言模型和布鲁姆分类学来创建教育测验。 AAAI公司 2024 : 23084-23091 [公元33年] 黄一臣 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
REFeREE:一种无参考的基于模型的文本简化度量。 LREC/冷却 2024 : 13740-13753 [i22] 萨宾娜·埃尔金斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 成龙·C·K·张 , 尤利安塞族人 :
教师如何使用大型语言模型和布鲁姆分类学来创建教育测验。 CoRR公司 abs/2401.05914 ( 2024 ) 【i21】 KV Aditya Srivatsa公司 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
是什么使数学单词问题对LLM充满挑战? CoRR公司 abs/2403.11369 ( 2024 ) [i20] 阿卜杜勒拉赫曼“博达”萨达拉 , 达里亚·科托娃 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
LLM是好的隐秘交叉词解算器吗? CoRR公司 abs/2403.12094 ( 2024 ) [i19] 黄一臣 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
REFeREE:一种无参考的基于模型的文本简化度量。 CoRR公司 abs/2403.17640 ( 2024 ) [i18] 克塞尼亚·佩图霍娃 , 罗曼·哈萨克夫 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
佩特卡兹在SemEval-2024的任务8:语言学能捕捉LLM生成文本的细节吗? CoRR公司 abs/2404.05483 ( 2024 ) [i17] 罗曼·哈萨克夫 , 克塞尼亚·佩图霍娃 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
SemEval-2024的PetKaz任务3:用LLM推进情感分类,用于会话中的情感原因对提取。 CoRR公司 abs/2404.05502 ( 2024 ) 2023 [公元32年] 约瑟夫·马文帝国 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
紧密相关语言的自动可读性评估。 ACL(调查结果) 2023 : 5371-5386 [公元31年] 萨宾娜·埃尔金斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Iulian塞尔维亚语 , 张志杰(Jackie Chi Kit Cheung) :
大型语言模型生成的教育问题有多有用? AIED(海报/最新结果/…) 2023 : 536-542 [公元30年] 安娜·塔克 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 郑元 , 谢尔盖·比鲍 , 克里斯·皮奇 :
BEA 2023共享了在教育对话中生成人工智能教师响应的任务。 BEA@ACL 2023 : 785-795 [公元29年] 约瑟夫·马文帝国 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
BasahaCorpus:一个扩展的菲律宾中部语言可读性评估语言资源。 EMNLP公司 2023 : 6302-6309 [电子5] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 吉尔·伯斯坦 , 安德烈亚·霍尔巴赫 , Ronja Laarmann-Quante公司 , 尼丁·马德纳尼 , 安娜·塔克 , 维多利亚·亚涅娃 , 郑元 , 托尔斯滕·泽施 :
第18届创新使用NLP构建教育应用研讨会会议记录, BEA@ACL 2023年,加拿大多伦多,2023年7月13日。 计算语言学协会 2023 [目录] [i16] 萨宾娜·埃尔金斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 张志杰(Jackie Chi Kit Cheung) , 尤利安塞族人 :
大型语言模型生成的教育问题有多有用? CoRR公司 abs/2304.06638 ( 2023 ) 【i15】 约瑟夫·马文帝国 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
紧密相关语言的自动可读性评估。 CoRR公司 abs/2305.13478 ( 2023 ) [第14条] 安娜·塔克 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 郑元 , 谢尔盖·比鲍 , 克里斯·皮奇 :
BEA 2023共享了在教育对话中生成人工智能教师响应的任务。 CoRR公司 abs/2306.06941 ( 2023 ) [i13] 约瑟夫·马文帝国 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
巴萨哈语料库:菲律宾中部语言可读性评估的扩展语言资源。 CoRR公司 abs/2310.11584 ( 2023 ) 2022 [j1] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Dung Do Vu公司 , 罗伯特·贝尔弗 , 瓦伦·古普塔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 乔尔·皮诺 :
智能教学系统中个性化教学干预的自动数据驱动生成。 国际艺术杂志。 智力。 教育。 32 ( 2 ) : 323-349 ( 2022 ) [公元28年] 萨宾娜·埃尔金斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 罗伯特·贝尔弗 , 尤利安塞族人 , 张志杰(Jackie Chi Kit Cheung) :
智能教学系统中的问题个性化。 AIED(2) 2022 : 586-590 [公元27年] 罗伯特·贝尔弗 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 :
通过适应性课程和情境强盗提高学生完成率。 AIED(1) 2022 : 724-730 [c26] 德旺·库尔什塔(Devang Kulshreshtha) , 穆罕默德·沙扬 , 罗伯特·贝尔弗 , 西瓦·雷迪 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
智能教学系统中个性化反馈的少快照问题生成。 PAIS@ECAI公司 2022 : 17-30 [i12] 弗朗索瓦·圣赫拉雷 , Dung Do Vu公司 , 安托万夫人 , 伯恩斯 , 法里德·法拉吉 , 约瑟夫·波托奇尼 , 斯蒂芬妮·罗伯特 , 阿诺德·罗塞尔 , 赛琳·郑 , 泰勒?格雷泽 , 朱菲尔·文森特·罗曼诺 , 罗伯特·贝尔弗 , 穆罕默德·沙扬 , 阿里拉·斯莫夫斯基 , 托米·德拉罗斯比尔 , 苏尔敏·安 , 西蒙·伊登·沃克 , Kritika Sony公司 , Ansona Onyi Ching公司 , 萨宾娜·埃尔金斯 , 安努什·斯蒂潘扬 , 阿德拉·马塔约娃 , 维克多·陈 , 侯赛因·萨拉伊 , 罗伯特·拉尔森 , 纳迪娅·马尔科娃 , 安德鲁·巴克特 , 劳伦特·查林 , 本吉奥 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
新时代:智能教学系统将改变数百万人的在线学习。 CoRR公司 abs/2203.03724 ( 2022 ) [i11] 德旺·库尔什塔(Devang Kulshreshtha) , 穆罕默德·沙扬 , 罗伯特·贝尔弗 , 西瓦·雷迪 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
智能教学系统中个性化反馈的少快照问题生成。 CoRR公司 abs/2206.04187 ( 2022 ) [i10] 萨宾娜·埃尔金斯 , 罗伯特·贝尔弗 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 尤利安塞族人 , 张志杰(Jackie Chi Kit Cheung) :
智能教学系统中的问题个性化。 CoRR公司 abs/2206.14145 ( 2022 ) [第九章] 罗伯特·贝尔弗 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 :
利用适应性课程和情境强盗提高学生完成率。 CoRR公司 abs/2207.14003 ( 2022 ) 2021 [公元25年] 马特·格伦纳德 , 罗伯特·贝尔弗 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 弗朗索瓦·圣赫拉雷 , 张志杰 :
智能导师系统中生成个性化反馈的深度话语分析。 AAAI公司 2021 : 15534-15544 [公元24年] 弗朗索瓦·圣赫拉雷 , 伯恩斯 , 罗伯特·贝尔弗 , 穆罕默德·沙扬 , 阿里拉·斯莫夫斯基 , Dung Do Vu公司 , 安托万夫人 , 约瑟夫·波托奇尼 , 法里德·法拉吉 , 文森特·帕韦罗 , 橙花Ko , Ansona Onyi Ching公司 , 萨宾娜·埃尔金斯 , 安努什·斯蒂潘扬 , 阿德拉·马塔约娃 , 劳伦特·查林 , 本吉奥 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
在线学习平台学习结果的比较研究。 AIED(2) 2021 : 331-337 【c23】 丽贝卡·沃森 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
新的可读性评估工具。 EDM公司 2021 [公元22年] 西安古丁 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 赛义德·穆希·伊曼 , 克里斯·比曼 :
单词的复杂性在眼魔眼中。 NAACL-HLT公司 2021 : 4439-4449 [电子4] 吉尔·伯斯坦 , 安德烈亚·霍尔巴赫 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Ronja Laarmann-Quante公司 , 克劳迪娅·利科克 , 尼丁·马德纳尼 , 伊尔迪科·皮兰 , 海伦·扬纳库达基斯 , 托尔斯滕·泽施 :
第十六届创新使用NLP构建教育应用研讨会会议记录, EACL的BEA ,在线,2021年4月20日。 计算语言学协会 2021 ,国际标准图书编号 978-1-954085-11-4 [目录] [i8] 马特·格伦纳德 , 罗伯特·贝尔弗 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 弗朗索瓦·圣赫拉雷 , 张志杰(Jackie Chi Kit Cheung) :
智能导师系统中生成个性化反馈的深度话语分析。 CoRR公司 abs/2103.07785 ( 2021 ) [i7] 弗朗索瓦·圣赫拉雷 , 伯恩斯 , 罗伯特·贝尔弗 , 穆罕默德·沙扬 , 阿里拉·斯莫夫斯基 , Dung Do Vu公司 , 安托万·弗劳 , 约瑟夫·波托奇尼 , 法里德·法拉吉 , 文森特·帕韦罗 , 橙花果 , Ansona Onyi Ching公司 , 萨宾娜·埃尔金斯 , 安努什·斯蒂潘扬 , 阿德拉·马塔约娃 , 劳伦特·查林 , 本吉奥 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
在线学习平台学习结果的比较研究。 CoRR公司 abs/2104.07763 ( 2021 ) 2020 【c21】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Dung Do Vu公司 , 罗伯特·贝尔弗 , 瓦伦·古普塔 , 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 乔尔·皮诺 :
自动个性化反馈提高了智能教学系统中的学习收益。 AIED(2) 2020 : 140-146年 [公元20年] 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 瓦伦·古普塔 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Dung Do Vu公司 , 罗伯特·贝尔弗 , 乔尔·皮诺 , 亚伦·C·库维尔 , 劳伦特·查林 , 本吉奥 :
用于STEM的基于大规模、开放域、混合接口对话的ITS。 AIED(2) 2020 : 387-392 [第19条] 西安古丁 , 湿婆·塔斯利米波 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
在短语复杂度估计中加入多词表达。 LREC上的READI 2020 : 14-19 [第18条] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 西安古丁 , 马修·夏德洛 :
检测多词表达式类型有助于词汇复杂性评估。 LREC公司 2020 : 4426-4435 [第17条] 大卫·斯特罗迈尔 , 西安古丁 , 湿婆·塔斯利米波 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
SeCoDa:感知复杂性数据集。 LREC公司 2020 : 5962-5967 [第16条] 湿婆·塔斯利米波 , 萨拉·巴哈迪尼 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
MTLB-STRUCT@Parseme 2020:使用多任务学习和预先训练的屏蔽语言模型捕获看不见的多词表达。 MWE-LEX公司 2020 : 142-148年 [电子3] 吉尔·伯斯坦 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 克劳迪娅·利科克 , 尼丁·马德纳尼 , 伊尔迪科·皮兰 , 海伦·扬纳库达基斯 , 托尔斯滕·泽施 :
第十五届创新使用NLP构建教育应用研讨会会议记录, BEA@ACL 2020年,在线,2020年7月10日。 计算语言学协会 2020 ,国际标准图书编号 978-1-952148-18-7 [目录] [i6] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Dung Do Vu公司 , 罗伯特·贝尔弗 , 瓦伦·古普塔 , 尤利安·弗拉德·塞尔班 , 乔尔·皮诺 :
自动个性化反馈提高了智能教学系统中的学习收益。 CoRR公司 abs/2005.02431 ( 2020 ) [i5] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 西安古丁 , 马修·夏德洛 :
检测多词表达式类型有助于词汇复杂性评估。 CoRR公司 abs/2005.05692 ( 2020 ) [i4] 尤利安·弗拉德塞尔维亚人 , 瓦伦·古普塔 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Dung Do Vu公司 , 罗伯特·贝尔弗 , 乔尔·皮诺 , 亚伦·C·库尔维尔 , 劳伦特·查林 , 本吉奥 :
基于STEM的大规模、开放域、混合接口对话的ITS。 CoRR公司 abs/2005.06616 ( 2020 ) [i3] 湿婆·塔斯利米波 , 萨拉·巴哈迪尼 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
MTLB-STRUCT@PARSEME 2020:使用多任务学习和预先训练的屏蔽语言模型捕获看不见的多单词表达。 CoRR公司 abs/2011.02541 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第15条] 西安古丁 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
复杂词识别是一项序列标记任务。 ACL(1) 2019 : 1148-1153 [第14条] 西安古丁 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Advait Sarkar公司 , 艾伦·F·布莱克威尔 :
在标注单词复杂性方面,比较判断比二进制分类更加一致。 法律@ACL 2019 : 208-214 [第13条] 西安古丁 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
递归上下文软件词汇简化。 EMNLP/IJCNLP(1) 2019 : 4852-4862 [c12] 蒙林霞 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
用于阅读理解的自动学习者总结评估。 NAACL-HLT(1) 2019 : 2532-2542 [电子2] 海伦·扬纳库达基斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 克劳迪娅·利科克 , 尼丁·马德纳尼 , 伊尔迪科·皮兰 , 托尔斯滕·泽施 :
创新使用NLP构建教育应用程序第十四次研讨会会议记录, BEA@ACL 2019年,意大利佛罗伦萨,2019年8月2日。 计算语言学协会 2019 ,国际标准图书编号 978-1-950737-34-5 [目录] [i2] 夏梦琳 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
用于阅读理解的自动学习者总结评估。 CoRR公司 腹肌/1906.07555 ( 2019 ) [i1] 蒙林霞 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
第二语言学习者文本可读性评估。 CoRR公司 abs/1906.07580 ( 2019 ) 2018 [第11条] 西安古丁 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
CAMB参加2018年CWI共享任务:复杂词识别与基于集合的投票。 BEA@NAACL-HLT公司 2018 : 184-194 [电子1] Joel R.Tetreault公司 , 吉尔·伯斯坦 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 克劳迪娅·利科克 , 海伦·扬纳库达基斯 :
第十三届创新使用NLP建设教育研讨会会议记录 NAACL-HLT申请 2018年6月5日,美国洛杉矶新奥尔良。 计算语言学协会 2018 ,国际标准图书编号 978-1-948087-11-7 [目录] 2017 [第10条] 扎法尔·吉拉尼 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 乔恩·克劳克罗夫特 :
将推特账户分为自动代理和人工用户。 ASONAM公司 2017 : 489-496 【c9】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 叶卡捷琳娜·舒托娃 :
第二语言学习中语义习得的建模。 东亚银行@EMNLP 2017 : 293-302 2016 【c8】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 叶卡捷琳娜·舒托娃 :
语言学习中的跨语言词汇-语义迁移。 ACL(1) 2016 【c7】 蒙林霞 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
第二语言学习者文本可读性评估。 BEA@NAACL-HLT公司 2016 : 12-22 【c6】 奥雷利·赫布洛特 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
“调用经典电话”:学习者英语中形容词-名词错误的分布模式。 冷却 2016 : 976-986 2015 【b1】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
内容词组合中的错误检测。 英国剑桥大学, 2015 【c5】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
使用学习者数据改进形容词和名词组合中的错误纠正。 BEA@NAACL-HLT公司 2015 : 233-242 2014 【c4】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
使用组合分布语义学检测学习者在选择内容词时的错误。 冷却 2014 : 1740-1751年 【c3】 马里亚诺·费利斯 , 郑元 , Ø伊斯坦·安徒生 , 海伦·扬纳库达基斯 , 叶卡捷琳娜·科奇马尔 :
使用混合系统和类型过滤进行语法错误纠正。 CoNLL共享任务 2014 : 15-24 2013 [c2] 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , 特德·布里斯科 :
在成分分布语义空间中捕获内容词选择中的异常现象。 兰普 2013 : 365-372 2012 【c1】 叶卡捷琳娜·科奇马尔 , Ø伊斯坦·安徒生 , 特德·布里斯科 :
HOO 2012错误识别和纠正共享任务:剑桥大学提交报告。 BEA@NAACL-HLT公司 2012 : 242-250