Fugu-MT 論文翻訳(概要): The effects of data size on Automated Essay Scoring engines

論文の概要: The effects of data size on Automated Essay Scoring engines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13275v1
Date: Mon, 30 Aug 2021 14:39:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-31 15:01:23.185244
Title: The effects of data size on Automated Essay Scoring engines
Title（参考訳）: 自動エッセイスコアリングエンジンにおけるデータサイズの影響
Authors: Christopher Ormerod, Amir Jafari, Susan Lottridge, Milan Patel, Amy Harris, and Paul van Wamelen
Abstract要約: 自動エッセイスコアリングエンジンの性能に及ぼすデータサイズと品質の影響について検討する。この研究は、実運用で使用されるニューラルネットワークのより良いトレーニングデータを確立する方法について、私たちに情報を提供しようとしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.415623340386296
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We study the effects of data size and quality on the performance on Automated Essay Scoring (AES) engines that are designed in accordance with three different paradigms; A frequency and hand-crafted feature-based model, a recurrent neural network model, and a pretrained transformer-based language model that is fine-tuned for classification. We expect that each type of model benefits from the size and the quality of the training data in very different ways. Standard practices for developing training data for AES engines were established with feature-based methods in mind, however, since neural networks are increasingly being considered in a production setting, this work seeks to inform us as to how to establish better training data for neural networks that will be used in production.
Abstract（参考訳）: データサイズと品質が3つの異なるパラダイムに従って設計された自動エッセイスコアリング(aes)エンジンの性能に及ぼす影響について検討した。各タイプのモデルは、トレーニングデータのサイズと品質に非常に異なる方法でメリットがあると期待しています。 aesエンジンのトレーニングデータを開発するための標準的なプラクティスは、機能ベースの手法を念頭に置いて確立されましたが、ニューラルネットワークは、プロダクション環境ではますます検討されているので、本研究は、本番環境で使用されるニューラルネットワークのトレーニングデータを確立する方法を模索しています。

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