論文の概要: Toward Educator-focused Automated Scoring Systems for Reading and Writing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11973v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 15:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:06:16.099587
• Title: Toward Educator-focused Automated Scoring Systems for Reading and Writing
• Title（参考訳）: 読み書きのための教育用自動装飾システムに向けて
• Authors: Mike Hardy
• Abstract要約: 本稿では,データとラベルの可用性,信頼性と拡張性,ドメインスコアリング,プロンプトとソースの多様性,伝達学習といった課題に対処する。 モデルトレーニングコストを増大させることなく、エッセイの長さを重要な特徴として保持する技術を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents methods for improving automated essay scoring with techniques that address the computational trade-offs of self-attention and document length. To make Automated Essay Scoring (AES) more useful to practitioners, researchers must overcome the challenges of data and label availability, authentic and extended writing, domain scoring, prompt and source variety, and transfer learning. This paper addresses these challenges using neural network models by employing techniques that preserve essay length as an important feature without increasing model training costs. It introduces techniques for minimizing classification loss on ordinal labels using multi-objective learning, capturing semantic information across the entire essay using sentence embeddings to use transformer architecture across arbitrarily long documents, the use of such models for transfer learning, automated hyperparameter generation based on prompt-corpus metadata, and, most importantly, the use of semantic information to provide meaningful insights into student reading through analysis of passage-dependent writing resulting in state-of-the-art results for various essay tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己着脱と文書長の計算的トレードオフに対処する手法を用いて,自動エッセイスコアリングを改善する手法を提案する。 専門家にとってAES(Automated Essay Scoring)をより便利にするためには、データとラベルの可用性、本物で拡張された書き込み、ドメインスコアリング、プロンプトとソースの多様性、トランスファーラーニングといった課題を克服する必要がある。 本稿では,モデル学習コストを増大させることなく,エッセイ長を重要な特徴として保存する手法を用いて,ニューラルネットワークモデルを用いた課題を解決する。 It introduces techniques for minimizing classification loss on ordinal labels using multi-objective learning, capturing semantic information across the entire essay using sentence embeddings to use transformer architecture across arbitrarily long documents, the use of such models for transfer learning, automated hyperparameter generation based on prompt-corpus metadata, and, most importantly, the use of semantic information to provide meaningful insights into student reading through analysis of passage-dependent writing resulting in state-of-the-art results for various essay tasks.

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