論文の概要: GSSF: A Generative Sequence Similarity Function based on a Seq2Seq model for clustering online handwritten mathematical answers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10159v1
• Date: Fri, 21 May 2021 06:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:26:16.971161
• Title: GSSF: A Generative Sequence Similarity Function based on a Seq2Seq model for clustering online handwritten mathematical answers
• Title（参考訳）: GSSF:オンライン手書き数解のクラスタリングのためのSeq2Seqモデルに基づく生成系列類似関数
• Authors: Huy Quang Ung, Cuong Tuan Nguyen, Hung Tuan Nguyen and Masaki Nakagawa
• Abstract要約: シーケンス・ツー・シーケンス・オンHME認識器に基づく2つのOnHMEの類似度スコアを計算するための生成シーケンス類似度関数を提案する。 実パターンと合成パターンを混合した200 OnHMEの回答データセット(Dset_Mix)を用いて10質問毎に実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.868468656324007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Toward a computer-assisted marking for descriptive math questions,this paper presents clustering of online handwritten mathematical expressions (OnHMEs) to help human markers to mark them efficiently and reliably. We propose a generative sequence similarity function for computing a similarity score of two OnHMEs based on a sequence-to-sequence OnHME recognizer. Each OnHME is represented by a similarity-based representation (SbR) vector. The SbR matrix is inputted to the k-means algorithm for clustering OnHMEs. Experiments are conducted on an answer dataset (Dset_Mix) of 200 OnHMEs mixed of real patterns and synthesized patterns for each of 10 questions and a real online handwritten mathematical answer dataset of 122 student answers at most for each of 15 questions (NIER_CBT). The best clustering results achieved around 0.916 and 0.915 for purity, and around 0.556 and 0.702 for the marking cost on Dset_Mix and NIER_CBT, respectively. Our method currently outperforms the previous methods for clustering HMEs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, オンライン手書き数式 (onhmes) のクラスタリングにより, 人間のマーカーが効率的に, 確実にマーキングできるように, コンピュータ支援マーキングを提案する。 そこで本研究では、2つのonhmeの類似度スコアを計算するための生成シーケンス類似度関数を提案する。 各OnHMEは類似性に基づく表現(SbR)ベクトルで表される。 SbR行列は、OnHMEをクラスタリングするk平均アルゴリズムに入力される。 実パターンを混合した200のonhmeの解答データセット(dset_mix)と、15の質問(nier_cbt)の最大122のオンライン手書き数学解答データセット(real online hand written mathematical answer dataset)について実験を行った。 Dset_Mix と NIER_CBT のマーキングコストは 0.556 と 0.702 でそれぞれ 0.916 と 0.915 を純度で達成した。 本手法は,HMEをクラスタリングする従来の手法よりも優れている。

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