論文の概要: The Teacher-Student Chatroom Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07109v1
• Date: Fri, 13 Nov 2020 19:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 00:01:45.774083
• Title: The Teacher-Student Chatroom Corpus
• Title（参考訳）: 教員-学生チャットルームコーパス
• Authors: Andrew Caines and Helen Yannakoudakis and Helena Edmondson and Helen Allen and Pascual P\'erez-Paredes and Bill Byrne and Paula Buttery
• Abstract要約: 教師-学生チャットルームコーパス (Teacher-Student Chatroom Corpus, T SCC) は、教師と英語の学習者との1対1の授業で得られた会話の集合体である。 このレッスンはオンラインチャットルームで行われ、非同期交換で見られるものよりもインタラクティブで即時的で非公式な言語を含んでいる。 T SCCには2人の教師と8人の学生の間で100以上のレッスンが含まれており、13.5Kの会話のターンと133Kの単語がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.752651456770987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Teacher-Student Chatroom Corpus (TSCC) is a collection of written conversations captured during one-to-one lessons between teachers and learners of English. The lessons took place in an online chatroom and therefore involve more interactive, immediate and informal language than might be found in asynchronous exchanges such as email correspondence. The fact that the lessons were one-to-one means that the teacher was able to focus exclusively on the linguistic abilities and errors of the student, and to offer personalised exercises, scaffolding and correction. The TSCC contains more than one hundred lessons between two teachers and eight students, amounting to 13.5K conversational turns and 133K words: it is freely available for research use. We describe the corpus design, data collection procedure and annotations added to the text. We perform some preliminary descriptive analyses of the data and consider possible uses of the TSCC.
• Abstract（参考訳）: Teacher-Student Chatroom Corpus (TSCC) は、教師と英語の学習者との1対1の授業で得られた会話の集合体である。 このレッスンはオンラインチャットルームで行われ、電子メール通信などの非同期交換で見られるものよりもインタラクティブで即時かつ非公式な言語を含んでいる。 授業が1対1であることは、教師が生徒の言語能力と誤りにのみ焦点を合わせ、個人化された演習、足場、矯正を行うことができたことを意味する。 TSCCには2人の教師と8人の学生の間で100以上のレッスンがあり、13.5Kの会話のターンと133Kの単語が提供されている。 テキストに追加されたコーパス設計、データ収集手順、アノテーションについて述べる。 本稿では,データの事前記述分析を行い,TSCCの利用の可能性を検討する。

関連論文リスト

• LLM-Driven Learning Analytics Dashboard for Teachers in EFL Writing Education [37.904037443211905]
  ダッシュボードは、リアルタイムフィードバックのためにChatGPTを統合するエッセイ作成システムによる学生のインタラクションの分析を容易にする。 本研究は,NLPとHuman-Computer Interaction (HCI)の知見を組み合わせることで,教師ダッシュボードの有効性を高める方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T07:46:11Z)
• Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues [53.52699766206808]
  本稿では,教師と学生の対話における知識追跡(KT)の最初の試みについて述べる。 そこで本研究では,対話の各ターンに係わる知識コンポーネントやスキルを同定する手法を提案する。 次に,得られたラベル付きデータに様々なKT手法を適用し,対話全体を通して学生の知識レベルを追跡する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T22:31:39Z)
• BIPED: Pedagogically Informed Tutoring System for ESL Education [11.209992106075788]
  大規模言語モデル(LLM)は、容易に利用でき、コスト効率の良い会話型知能チューニングシステム(CITS)として機能する大きな可能性を秘めている。 既存のCITSは、単純な概念だけを教えるか、多様な学習戦略に取り組むために必要な教育的な深さを欠くように設計されている。 バイリンガル PEDagogically-informed Tutoring dataset of one-on-one, human-to- Human English tutoring Interaction。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:49:24Z)
• User Adaptive Language Learning Chatbots with a Curriculum [55.63893493019025]
  語彙的に制約されたデコーディングをダイアログシステムに適用し、ダイアログシステムに対して、その生成した発話にカリキュラムに準拠した単語やフレーズを含めるよう促す。 評価の結果,カリキュラム注入によるダイアログシステムにより,対象語に対する生徒の理解が向上し,英語実践への関心が高まることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T20:41:41Z)
• Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [98.60739735409243]
  英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。 並列および大規模多言語会話データセットである言語間アライメント事前学習のためのXSGDを導入する。 協調的な言語間表現を容易にするために,アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニング手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T18:46:01Z)
• The NCTE Transcripts: A Dataset of Elementary Math Classroom Transcripts [4.931378519409227]
  研究者が利用可能な数学教室の教科書の最大のデータセットについて紹介する。 データセットは、長さ1,660分の4年生と5年生の初等数学の観測から成り立っている。 匿名化された文字起こしは、4つの学区の317人の教師のデータを表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T19:00:01Z)
• Analysis of Individual Conversational Volatility in Tandem Telecollaboration for Second Language Learning [7.767962338247332]
  生徒はビデオ会議コールにグループ化され、他の生徒の母国語を学習する。 これにより、学生がより積極的に貢献し、対話を行うオンライン環境に置かれる。 通話中のすべての参加者から会話発話のタイミングを記録するL2Lシステムを構築し,展開した。 小学校1学期における86件のテレコラボレーションコールにおいて, フランス語を学習している英語話者19名を対象に, 会話のボラティリティ尺度の分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T12:34:00Z)
• Scheduled Multi-task Learning for Neural Chat Translation [66.81525961469494]
  ニューラルチャット翻訳(NCT)のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。 具体的には、大規模なドメイン内チャット翻訳データをトレーニングに組み込むための3段階のトレーニングフレームワークを考案する。 提案手法の有効性と優越性を検証するために, 4言語方向の広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T02:57:28Z)
• The TalkMoves Dataset: K-12 Mathematics Lesson Transcripts Annotated for Teacher and Student Discursive Moves [8.090330715662962]
  本稿では、567人の人間によるK-12数学の授業書き起こしからなるTalkMovesデータセットについて述べる。 このデータセットは、教育者、政策立案者、研究者によってK-12の数学教室における教師と生徒の談話の性質を理解するために利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T18:12:30Z)
• Structural Pre-training for Dialogue Comprehension [51.215629336320305]
  本稿では,SPIDER, Structure Pre-trained DialoguE Readerについて述べる。 対話のような特徴をシミュレートするために,元のLM目的に加えて,2つの訓練目標を提案する。 広く使われている対話ベンチマークの実験結果から,新たに導入した自己教師型タスクの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T15:16:54Z)
• Exploiting Unsupervised Data for Emotion Recognition in Conversations [76.01690906995286]
  会話における感情認識(Emotion Recognition in Conversations:ERC)は、会話における話者の感情状態を予測することを目的としている。 ERCタスクの教師付きデータは限られている。 教師なし会話データを活用する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T13:28:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。