論文の概要: The Influence of Domain-Based Preprocessing on Subject-Specific Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08127v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 17:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:07:29.155051
• Title: The Influence of Domain-Based Preprocessing on Subject-Specific Clustering
• Title（参考訳）: ドメインベース前処理が主観的クラスタリングに及ぼす影響
• Authors: Alexandra Gkolia, Nikhil Fernandes, Nicolas Pizzo, James Davenport and Akshar Nair
• Abstract要約: 大学におけるオンライン教育の大部分を突然移行させることで、学者の作業負荷が増大した。 この問題に対処するひとつの方法は、トピックに応じてこれらの質問をクラスタ化することです。 本稿では,タグ付けデータセットの領域を探求し,コードの抜粋の同定と経験的結果の提供に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The sudden change of moving the majority of teaching online at Universities due to the global Covid-19 pandemic has caused an increased amount of workload for academics. One of the contributing factors is answering a high volume of queries coming from students. As these queries are not limited to the synchronous time frame of a lecture, there is a high chance of many of them being related or even equivalent. One way to deal with this problem is to cluster these questions depending on their topic. In our previous work, we aimed to find an improved method of clustering that would give us a high efficiency, using a recurring LDA model. Our data set contained questions posted online from a Computer Science course at the University of Bath. A significant number of these questions contained code excerpts, which we found caused a problem in clustering, as certain terms were being considered as common words in the English language and not being recognised as specific code terms. To address this, we implemented tagging of these technical terms using Python, as part of preprocessing the data set. In this paper, we explore the realms of tagging data sets, focusing on identifying code excerpts and providing empirical results in order to justify our reasoning.
• Abstract（参考訳）: 世界的な新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックでオンライン教育の大半を大学に移すという突然の変化は、学者の労働負荷を増加させている。 寄与する要因の1つは、学生から来る大量のクエリに答えることである。 これらのクエリは講義の同期時間フレームに制限されないため、それらの多くは関連しているか、同等である可能性が高い。 この問題に対処するひとつの方法は、トピックに応じてこれらの質問をクラスタ化することです。 これまでの研究では,繰り返し発生するLDAモデルを用いて,高い効率性が得られるクラスタリング法の改善を目指していた。 私たちのデータセットには、バース大学のコンピュータサイエンスコースからオンラインに投稿された質問が含まれていました。 これらの質問の多くは、特定の単語が英語の一般的な単語と見なされ、特定の符号語として認識されていないため、クラスタリングに問題を引き起こしたコード抜粋を含んでいた。 これを解決するために、データセットの事前処理の一環として、Pythonを使ってこれらの技術的用語のタグ付けを実装しました。 本稿では,データ集合をタグ付けし,コードの抜粋を識別し,推論を正当化するために経験的な結果を提供する領域について検討する。

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