論文の概要: Finding Black Cat in a Coal Cellar -- Keyphrase Extraction &
Keyphrase-Rubric Relationship Classification from Complex Assignments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01549v3
- Date: Fri, 24 Apr 2020 13:17:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 04:00:29.668712
- Title: Finding Black Cat in a Coal Cellar -- Keyphrase Extraction &
Keyphrase-Rubric Relationship Classification from Complex Assignments
- Title（参考訳）: 石炭セラーにおける黒猫の探索 ---複合代入によるキーフラーゼ抽出とキーフラーゼ-ルブリック関係の分類-
- Authors: Manikandan Ravikiran
- Abstract要約: 本稿では,キーフレーズ抽出作業における教師あり教師なしアプローチの有効性を定量化することを目的とする。
i) 教師なしの MultiPartiteRank がキーフレーズ抽出に最適であることがわかった。
今後,これらの課題に関心のある人々に対して,包括的分析と有用な観察結果の導出を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.067828201066184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diversity in content and open-ended questions are inherent in complex
assignments across online graduate programs. The natural scale of these
programs poses a variety of challenges across both peer and expert feedback
including rogue reviews. While the identification of relevant content and
associating it to predefined rubrics would simplify and improve the grading
process, the research to date is still in a nascent stage. As such in this
paper we aim to quantify the effectiveness of supervised and unsupervised
approaches for the task for keyphrase extraction and generic/specific
keyphrase-rubric relationship extraction. Through this study, we find that (i)
unsupervised MultiPartiteRank produces the best result for keyphrase extraction
(ii) supervised SVM classifier with BERT features that offer the best
performance for both generic and specific keyphrase-rubric relationship
classification. We finally present a comprehensive analysis and derive useful
observations for those interested in these tasks for the future. The source
code is released in \url{https://github.com/manikandan-ravikiran/cs6460-proj}.
- Abstract（参考訳）: コンテンツの多様性とオープンエンドの質問は、オンライン大学院プログラムの複雑な課題に内在する。
これらのプログラムの自然なスケールは、仲間と専門家の両方のフィードバックにさまざまな課題をもたらします。
関連するコンテンツの識別と、それを事前定義されたrubricsに関連付けることで、グレーディングプロセスの簡素化と改善が図られるが、これまでの研究はまだ初期段階にある。
本稿では,キーフレーズ抽出と汎用/固有キーフレーズ・ルブリック関係抽出の課題に対する教師付きおよび教師なしアプローチの有効性を定量化することを目的とする。
この研究を通して
(i)教師なしMultiPartiteRankはキーフレーズ抽出の最良の結果を生成する
(ii) ジェネリックおよび特定のキーフレーズ-ルブリック関係分類に最適な性能を提供するBERT機能付き教師付きSVM分類器。
最終的に包括的分析を行い、将来これらの課題に関心を持つ人々にとって有用な観察結果を得る。
ソースコードは \url{https://github.com/manikandan-ravikiran/cs6460-proj} で公開されている。
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