Fugu-MT 論文翻訳(概要): $\texttt{py-irt}$: A Scalable Item Response Theory Library for Python

論文の概要: $\texttt{py-irt}$: A Scalable Item Response Theory Library for Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01282v1
Date: Wed, 2 Mar 2022 18:09:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-03 15:56:33.081944
Title: $\texttt{py-irt}$: A Scalable Item Response Theory Library for Python
Title（参考訳）: $\texttt{py-irt}$: python用のスケーラブルな項目応答理論ライブラリ
Authors: John P. Lalor, Pedro Rodriguez
Abstract要約: $textttpy-irt$はBayesian Item Response Theory(IRT)モデルを適合させるPythonライブラリである。主題や項目の潜在特性を推定し、IRTタスクや理想的なポイントモデルでの使用に適しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9828133571463935
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: $\texttt{py-irt}$ is a Python library for fitting Bayesian Item Response Theory (IRT) models. $\texttt{py-irt}$ estimates latent traits of subjects and items, making it appropriate for use in IRT tasks as well as ideal-point models. $\texttt{py-irt}$ is built on top of the Pyro and PyTorch frameworks and uses GPU-accelerated training to scale to large data sets. Code, documentation, and examples can be found at https://github.com/nd-ball/py-irt. $\texttt{py-irt}$ can be installed from the GitHub page or the Python Package Index (PyPI).
Abstract（参考訳）: $\texttt{py-irt}$はベイズアイテム応答理論(irt)モデルに適合するpythonライブラリである。 $\texttt{py-irt}$ は被写体とアイテムの潜在特性を推定し、理想点モデルと同様にirtタスクでの使用に適している。 $\texttt{py-irt}$はPyroフレームワークとPyTorchフレームワーク上に構築されており、GPUアクセラレーショントレーニングを使用して大規模なデータセットにスケールする。コード、ドキュメント、例はhttps://github.com/nd-ball/py-irt.comにある。 $\texttt{py-irt}$は、GitHubページまたはPython Package Index (PyPI)からインストールできる。

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