論文の概要: Automated essay scoring using efficient transformer-based language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13136v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 19:28:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-02 05:26:34.045958
• Title: Automated essay scoring using efficient transformer-based language models
• Title（参考訳）: 効率的なトランスフォーマー言語モデルを用いた自動エッセイスコアリング
• Authors: Christopher M Ormerod, Akanksha Malhotra, and Amir Jafari
• Abstract要約: Automated Essay Scoring(AES)は、教育、言語学、自然言語処理(NLP)を含む学際的な取り組みです。 大規模なプリトレーニングトランスフォーマーベースの言語モデルは、多くのNLPタスクで現在の最先端を支配しています。 この論文は、AESに関しては、より大きなNLPのパラダイムに挑むことを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated Essay Scoring (AES) is a cross-disciplinary effort involving Education, Linguistics, and Natural Language Processing (NLP). The efficacy of an NLP model in AES tests it ability to evaluate long-term dependencies and extrapolate meaning even when text is poorly written. Large pretrained transformer-based language models have dominated the current state-of-the-art in many NLP tasks, however, the computational requirements of these models make them expensive to deploy in practice. The goal of this paper is to challenge the paradigm in NLP that bigger is better when it comes to AES. To do this, we evaluate the performance of several fine-tuned pretrained NLP models with a modest number of parameters on an AES dataset. By ensembling our models, we achieve excellent results with fewer parameters than most pretrained transformer-based models.
• Abstract（参考訳）: Automated Essay Scoring(AES)は、教育、言語学、自然言語処理(NLP)を含む学際的な取り組みです。 AESにおけるNLPモデルの有効性は、テキストが不十分な場合でも、長期的依存を評価し、意味を外挿する能力をテストする。 大規模なプリトレーニングトランスフォーマーベースの言語モデルは、多くのNLPタスクで現在の最先端のものを支配してきましたが、これらのモデルの計算要件は、実際にデプロイするのにコストがかかります。 この論文の目標は、AESに関しては、より大きなNLPのパラダイムに挑むことです。 そこで本研究では,AESデータセット上でのパラメータ数が少ない微調整済みNLPモデルの性能評価を行った。 モデルをセンシングすることで,事前学習したトランスフォーマーモデルよりも少ないパラメータで優れた結果が得られる。

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