論文の概要: Unification of HDP and LDA Models for Optimal Topic Clustering of Subject Specific Question Banks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01035v1
• Date: Sun, 4 Oct 2020 18:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 02:57:30.764802
• Title: Unification of HDP and LDA Models for Optimal Topic Clustering of Subject Specific Question Banks
• Title（参考訳）: 主題特定質問銀行の最適トピッククラスタリングのためのHDPとLDAモデルの統一
• Authors: Nikhil Fernandes, Alexandra Gkolia, Nicolas Pizzo, James Davenport, Akshar Nair
• Abstract要約: オンラインコースの人気が高まると、学者向けのコース関連クエリの数が増加することになる。 個々の質問に答えるのに費やす時間を短縮するために、それらをクラスタリングするのは理想的な選択です。 階層ディリクレプロセスを用いて、LDAモデルの実行に対して最適なトピック番号を入力します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been an increasingly popular trend in Universities for curriculum transformation to make teaching more interactive and suitable for online courses. An increase in the popularity of online courses would result in an increase in the number of course-related queries for academics. This, coupled with the fact that if lectures were delivered in a video on demand format, there would be no fixed time where the majority of students could ask questions. When questions are asked in a lecture there is a negligible chance of having similar questions repeatedly, but asynchronously this is more likely. In order to reduce the time spent on answering each individual question, clustering them is an ideal choice. There are different unsupervised models fit for text clustering, of which the Latent Dirichlet Allocation model is the most commonly used. We use the Hierarchical Dirichlet Process to determine an optimal topic number input for our LDA model runs. Due to the probabilistic nature of these topic models, the outputs of them vary for different runs. The general trend we found is that not all the topics were being used for clustering on the first run of the LDA model, which results in a less effective clustering. To tackle probabilistic output, we recursively use the LDA model on the effective topics being used until we obtain an efficiency ratio of 1. Through our experimental results we also establish a reasoning on how Zeno's paradox is avoided.
• Abstract（参考訳）: 大学は、オンラインコースにもっとインタラクティブで適した教育を行うためのカリキュラム変換のトレンドが増えている。 オンラインコースの人気が高まると、学者向けのコース関連クエリの数が増加することになる。 このことは、もし講義がオンデマンドのビデオ形式で配信されたら、大多数の学生が質問できる時間がないという事実と相まっている。 講義で質問された場合、同様の質問を繰り返し行う可能性は無視できるが、非同期にすると、これはより起こりやすい。 個々の質問への回答に費やす時間を減らすためには、それらをクラスタリングするのが理想的な選択です。 テキストクラスタリングには異なる教師なしモデルがあり、その中ではLatent Dirichlet Allocationモデルが最も一般的に使われている。 階層ディリクレプロセスを用いて、LDAモデルの実行に対して最適なトピック番号を入力します。 これらのトピックモデルの確率的性質のため、それらの出力は異なる実行で異なる。 私たちが見つけた一般的な傾向は、すべてのトピックがLDAモデルの最初の実行でクラスタリングに使用されているわけではないということです。 確率的出力に対処するため,LDAモデルを有効トピックに再帰的に使用し,効率比1。 実験の結果から、ゼノのパラドックスはどのように回避されるのかという推論も確立した。

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