論文の概要: MuLVE, A Multi-Language Vocabulary Evaluation Data Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06286v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 09:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 05:03:49.302070
• Title: MuLVE, A Multi-Language Vocabulary Evaluation Data Set
• Title（参考訳）: MuLVE - 多言語語彙評価データセット
• Authors: Anik Jacobsen, Salar Mohtaj, Sebastian M\"oller
• Abstract要約: 本研究は,語彙カードと実生活ユーザ回答からなるデータセットであるMuLVE(Multi-Language Vocabulary Evaluation Data Set)を導入する。 データセットにはドイツ語、英語、スペイン語、フランス語の語彙に関する質問がターゲット言語として含まれている。 提案したMulVEデータセットを用いて語彙評価の下流タスクにおいて,事前学習したBERT言語モデルを微調整する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vocabulary learning is vital to foreign language learning. Correct and adequate feedback is essential to successful and satisfying vocabulary training. However, many vocabulary and language evaluation systems perform on simple rules and do not account for real-life user learning data. This work introduces Multi-Language Vocabulary Evaluation Data Set (MuLVE), a data set consisting of vocabulary cards and real-life user answers, labeled indicating whether the user answer is correct or incorrect. The data source is user learning data from the Phase6 vocabulary trainer. The data set contains vocabulary questions in German and English, Spanish, and French as target language and is available in four different variations regarding pre-processing and deduplication. We experiment to fine-tune pre-trained BERT language models on the downstream task of vocabulary evaluation with the proposed MuLVE data set. The results provide outstanding results of > 95.5 accuracy and F2-score. The data set is available on the European Language Grid.
• Abstract（参考訳）: 外国語学習には語彙学習が不可欠である。 正しい適切なフィードバックは、語彙訓練の成功と満足に不可欠である。 しかし、多くの語彙や言語評価システムは単純なルールで実行されており、実際のユーザ学習データを考慮していない。 マルチランゲージ語彙評価データセット(MuLVE)は、語彙カードと実際のユーザ回答からなるデータセットであり、ユーザ回答が正しいかどうかを示すラベルが付けられている。 データソースは、フェーズ6語彙トレーナーからのユーザ学習データである。 データセットには、ドイツ語と英語、スペイン語、フランス語の語彙問題が含まれており、前処理と重複解消に関する4つの異なるバリエーションがある。 提案したMulVEデータセットを用いて語彙評価の下流タスクにおいて,事前学習したBERT言語モデルを微調整する実験を行った。 その結果、95.5 以上の精度と f2-score が得られた。 データセットはEuropean Language Gridで公開されている。

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