Fugu-MT 論文翻訳(概要): Riiid! Answer Correctness Prediction Kaggle Challenge: 4th Place Solution Summary

論文の概要: Riiid! Answer Correctness Prediction Kaggle Challenge: 4th Place Solution Summary

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04250v1
Date: Wed, 3 Feb 2021 09:55:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-06 07:25:09.491258
Title: Riiid! Answer Correctness Prediction Kaggle Challenge: 4th Place Solution Summary
Title（参考訳）: Riiid! answer correctness prediction kaggle challenge: 4位ソリューション概要
Authors: Duc Kinh Le Tran
Abstract要約: 本稿では,課題「riiid! riiid labs主催kaggle「re answer correctness prediction」について(2020年) これは、SAKT、SAINT、SAINT+などの以前の作品から強くインスパイアされた単一のトランスベースのモデルです。私が違いを作ったと信じていた新しい材料は、時を意識した注意機構、入力シーケンスの埋め込みの結合、連続的な特徴の埋め込みです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents my solution to the challenge "Riiid! Answer Correctness Prediction" on Kaggle hosted by Riiid Labs (2020), which scores 0.817 (AUC) and ranks 4th on the final private leaderboard. It is a single transformer-based model heavily inspired from previous works such as SAKT, SAINT and SAINT+. Novel ingredients that I believed to have made a difference are the time-aware attention mechanism, the concatenation of the embeddings of the input sequences and the embedding of continuous features.
Abstract（参考訳）: 本稿では,課題「riiid! Riiid Labs(2020年)が主催するKaggleの"Answer Correctness Prediction"は、0.817(AUC)を記録し、最後のプライベートリーダーボードで4位にランクインしている。これは、SAKT、SAINT、SAINT+といった以前の作品に強くインスパイアされた単一のトランスフォーマーベースのモデルである。私が違いを作ったと信じていた新しい材料は、時を意識した注意機構、入力シーケンスの埋め込みの結合、連続的な特徴の埋め込みです。

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