AI批改英语作文行不行？免费，覆盖雅思考研四六级，打分评语纠错都得有测评

我，两个信息技术小贴士，前段时间在跟欧美国家元老的电子邮件沟通交流中，深感恰似七级后的他们英语诗歌创作水平那啊日益捉急。

主语是不是用？分词对不对？看著旁边总编辑凌厉的注意力，那一刹那，真想试试他们为何不good good study, day day up。

于是，我决定了，我要努力学习英语诗歌创作！

想提高水平，不他们完稿写常常差所以点原意。

所以，问题来了：写的怎么样，谁来帮我写题目呢？

其实，打从小学开始学英语，小学、小学、圣昂勒、雅思雅思……英语题目是不是提高唯独都是两个痛点。

特别是各种类型笔试，有严苛的应试者，可身旁哪能每每有训练有素的评卷同学帮有前瞻性地修正提高呢？

听说我的苦恼，一位腾讯有道的胖友向我招了挥手：你看我智能手机里这个黄色的App，里头新一代上架了一只AI，能帮你写题目英语小题目哟。

对啊，如果AI吗能精确打分，甚至得出初稿，那像我一样的全校师生不就能足不出户把英语题目练就腾空了吗？

略一考察，我发现，现在有AI写题目英语题目机能的产品还不在少数：腾讯有道字典、谷歌爱诗歌创作（粘冠）、写题目网、Grammarly……

想到现在宅在家里的大朋友、小朋友可能也有同样的困扰，我决定亲自测试一下这些AI们到底靠谱不靠谱。

AI批题目，到底哪家强？

初筛一番，我挑选出了几个完全免费、容易上手使用的选手参与评定，分别是：腾讯有道字典AI题目写题目，谷歌爱诗歌创作，以及Grammarly完全免费版。

所以，话不多说，让我们直接进入比赛。

Round 1：手写识别

像小学小学英语笔试、圣昂勒以及备考英语、雅思雅思笔试，实际应试时都需要在纸面上进行诗歌创作，因此在练习时，全校师生也往往会选择手写。

写完一遍，再打一遍字，未免有些麻烦，如果拍张照，AI就能他们识别我到底写了什么，那就方便多了。

有道AI题目写题目和谷歌爱诗歌创作均支持图片识别机能。而Grammarly……由于没有这一机能，这位选手选择暂时退场。

我使出洪荒之力，用非标准应试字体誊写了一篇题目，测试两位选手。

先来看有道AI题目写题目的表现：

识别得相当精确，有涂改的地方也没有出现误识别的情况，为数不多的几个需要手动修正的地方，基本上都是手写时字母和字母之间空格太大，因此识别时成了两个单词。

再来看一下谷歌粘冠的结果：

由于我没写标题，粘冠强制把第一段都识别成了标题。忽略掉这一点的话，识别精确率也很高。但对于标点符号的识别不及有道AI题目写题目敏感（上图黄色标注处）。

还有个小问题：如果你把两个词写得比较开，粘冠会识别出多余的空格，检查得不仔细的话，会影响下一步打分的精确性。

另外，相比于只有网页版的谷歌爱诗歌创作，智能手机端的有道字典可以直接拍照识别，无需再倒一手把照片传到电脑上，还是要方便一些。

Round 2：纠偏能力

如果说OCR只是影响用户使用方便与否的细节，那AI写题目题目的重点，当然在于能不能精确抓住题目中的bug。

有道AI题目写题目、谷歌粘冠和Grammarly都有识别文中语法错误并得出初稿的机能。

这一轮，我们用一些单句来测试一下谁的Debug能力更强。

例句一：When the girl will leave, she fount an old begger in the tree and looked at angry and cold.

有分词错误，也有拼写错误。

有道揪出了4处错误：

具体的判断是：①疑似用词不当，建议将「will leave」修正为「left」；②疑似动词分词错误，建议将「fount」修正为「found」；③疑似名词误用，建议将「begger」修正为「beggar」；④疑似介词「at」冗余，建议删除。

把问题抛给谷歌粘冠，它也同样找出了这4处错误，并得出了两个单词替换建议。

具体判断是：①错误动词分词，将「will leave」改为「left」；②动词用法错误，将「fount」改为「found」；③单词拼写错误，将「begger」改为「beggar」；④冗余，删除「at」；⑤建议将「cold」换成「bitter」、「hard」、「mean」。

最后看一下Grammarly的判断。

Grammarly完全免费版指出了一处单词拼写错误，并建议我升级付费版。

同样，在「But this stress didn’t stop me from thinking to attend the biggist activity in our school」这个句子中，有道和粘冠都指出了3处错误：

介词「to」改「about」；动词「attend」改「attending」；「biggist」拼写错误，改为「biggest」。

而Grammarly完全免费版还是仅仅指出了「biggist」这个拼写错误。

看来，就完全免费体验来说，Grammarly的语法修正偏于简单了。

最后，给有道AI题目写题目和谷歌粘冠出两个加试题。

例句二：On a cold morning, while I was watching a girl buy bread and milk in the fiont for me.

对于AI而言，这个句子的识别难点在于，同两个对象涉及了多个错误，「fiont」这个拼写错误后面，紧跟着「for」这个介词使用错误。

面对这一题，有道成功把「in the front of」这个整体识别了出来，既指出了拼写错误，也发现词组中介词的错误。

而谷歌粘冠的改法令人有些看不懂，难道是感应到了句子里主人公的内心戏？

这轮比拼结束，小小总结一下。

同样是完全免费，Grammarly完全免费版相比于两位中文世界的选手，差距有点大。

不过，Grammarly有插件版本，直接写电子邮件的时候，能够边写边纠偏。

但如果是想在AI的帮助下提高英语诗歌创作能力，Grammarly完全免费版恐怕不是上佳选择。

而有道AI题目写题目和谷歌粘冠，都更符合国内的英语学习路径，总体表现都还不错。不过，在错误复杂度提高的时候，有道的表现略胜一筹。

Round 3：打分精确度

另两个重点，是打分的精确度。

毕竟，笔试都有严苛的应试者，能否依据标准得出精确的打分，对于广大有应试需求的全校师生而言还是非常重要的参考指标。

有道AI题目写题目和谷歌爱诗歌创作，都支持多学段英语题目批改，涵盖小学、初中、高中、圣昂勒、雅思雅思和备考英语。

至于Grammarly，作为一款舶来应用，并不是很适合我笔试大国的风格，无法区分学段和笔试类型。

不过，使用Grammarly，也可以针对他们的情况进行一些个性化设置，包括Audience（受众）、Formality（正式程度）、Domain（领域）。

问题还是，完全免费版选择有限。

我在网上找了一篇 7.5 分的雅思范文，人类同学对这篇题目的评价是：词汇丰富、语法点丰富，并且论证全面。

所以AI会如何评价这篇题目呢？

还是先来看看有道AI题目写题目的答卷。

有道给这篇题目打了8分，并且就词汇、结构、语法和内容都得出了评级。

点击查看点评，还能看到AI评卷官从词、句、篇章着手，对题目的总体评价，一些更高级词汇的推荐，以及好词的巩固。

……词汇量较为丰富……文章较为流畅……词汇基础扎实。

这样的这段话，与人类同学的判断基本一致。

同样一篇文章，我们来看看谷歌粘冠是不是说。

同样得出了8分，比较特别的是，粘冠会统计题目中所使用的考纲词汇、逻辑连词和主语数量。

与有道得出的总体评价报告不同，粘冠得出的是文章结构、句间关系、切题程度、展开程度4个评价指标。

需要注意的是，如果想参考文章内容中切题程度这个指标，必须填写文章标题。而展开程度这个指标，我反复试了多篇题目，从高考范文到雅思范文，都是稳定一星……

这轮比拼结束，同样做个小结。

总体而言，有道和粘冠的打分结果都根据笔试类型的不同，与笔试应试者对齐，具有参考价值。

在细节上，有道会根据字数、词汇使用情况、语句逻辑及衔接等方面得出综合评价，谷歌粘冠则是分点得出建议，主要集中在文章结构和句间关系两个方面。

不过，在测试中谷歌粘冠出现了一些小bug。

比如七级题目的满分是15分，但在得分界面其最高分却是25分。

背后技术

看来有道字典写题目题目的AI，确实有两把刷子。

出于信息技术小贴士的好奇心，我向文章开头给我推荐软件的胖友打听了一下，在这背后究竟是怎样的技术。

以有道为例，其英语题目写题目分为三个核心模块：打分模块 + 这段话模块 + 纠偏模块。

打分模块负责提供总分，及词汇、语法、结构得分，采用的是传统方法 + 深度学习方法。

这段话模块提供全文这段话、词汇推荐、范文推荐。

纠偏模块提供14个类别的语法错误识别及修正，包括浅层的拼写错误、深层的语法错误等。

其中，拼写纠偏运用的是基于BERT的NER实体识别技术。

语法纠偏，则被定义为序列到序列的生成问题。核心基于Transformer架构。

核心模型所做的事，其实类似于翻译：将语法错误的句子翻译成语法正确的句子。

此外，在语法纠偏中，还采用了迁移学习和对抗学习。用真实语料和基于真实用户错误分布生成的海量伪语料，不断提高模型能力。

以上是腾讯有道字典的质量评估结果。P值为精确率（Precision），R值为召回率（Recall），F0.5为P值与R值的调和平均，其值越高，通常表示算法性能越好。

可以看到，有道AI题目写题目的测试结果已达行业领先水平。

好啦，看罢这一篇试用报告，不知道正备考圣昂勒、雅思雅思、备考英语的你愿意pick AI为你完全免费写题目题目吗？

今天先酱，有其他苦恼需要评测AI工具，也可以留言区跟我说哦~

作者系腾讯新闻·腾讯号各有态度签约作者