본 연구는 자동 에세이 채점(AES)의 정확도를 높이기 위해 채점 과정에 피드백 기반 주석을 통합하는 방법을 보여줍니다. PERSUADE 말뭉치를 사용하여, 철자 및 문법 오류를 식별하는 주석과 논증 구성 요소를 강조하는 주석의 두 가지 유형의 피드백 기반 주석을 통합했습니다. 실제 시나리오에 적용 가능성을 보이기 위해, 철자 검사를 위한 생성형 언어 모델과 논증 요소를 식별하고 표시하도록 훈련된 인코더 기반 토큰 분류기를 사용했습니다. 주석을 채점 과정에 통합함으로써, 분류기로 미세 조정된 인코더 기반 대규모 언어 모델을 사용하여 성능 향상을 보였습니다.
