論文の概要: Providing Insights for Open-Response Surveys via End-to-End Context-Aware Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01294v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 18:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 13:31:21.867560
• Title: Providing Insights for Open-Response Surveys via End-to-End Context-Aware Clustering
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドのコンテキスト対応クラスタリングによるオープン・レスポンス・サーベイのための洞察の提供
• Authors: Soheil Esmaeilzadeh, Brian Williams, Davood Shamsi, Onar Vikingstad
• Abstract要約: 本研究では,オープンレスポンスサーベイデータ中の組込み意味パターンを抽出し,集約し,省略する,エンド・ツー・エンドのコンテキスト認識フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、テキストデータを意味ベクトルにエンコードするために、事前訓練された自然言語モデルに依存している。 本フレームワークは,調査データから最も洞察に富んだ情報を抽出するプロセスを自動化することで,大規模化のコストを削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6094411360258185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Teachers often conduct surveys in order to collect data from a predefined group of students to gain insights into topics of interest. When analyzing surveys with open-ended textual responses, it is extremely time-consuming, labor-intensive, and difficult to manually process all the responses into an insightful and comprehensive report. In the analysis step, traditionally, the teacher has to read each of the responses and decide on how to group them in order to extract insightful information. Even though it is possible to group the responses only using certain keywords, such an approach would be limited since it not only fails to account for embedded contexts but also cannot detect polysemous words or phrases and semantics that are not expressible in single words. In this work, we present a novel end-to-end context-aware framework that extracts, aggregates, and abbreviates embedded semantic patterns in open-response survey data. Our framework relies on a pre-trained natural language model in order to encode the textual data into semantic vectors. The encoded vectors then get clustered either into an optimally tuned number of groups or into a set of groups with pre-specified titles. In the former case, the clusters are then further analyzed to extract a representative set of keywords or summary sentences that serve as the labels of the clusters. In our framework, for the designated clusters, we finally provide context-aware wordclouds that demonstrate the semantically prominent keywords within each group. Honoring user privacy, we have successfully built the on-device implementation of our framework suitable for real-time analysis on mobile devices and have tested it on a synthetic dataset. Our framework reduces the costs at-scale by automating the process of extracting the most insightful information pieces from survey data.
• Abstract（参考訳）: 教師はしばしば、予め定義された学生のグループからデータを収集し、興味のあるトピックに関する洞察を得るために調査を行う。 オープンエンドのテキスト応答を用いて調査を分析する場合、非常に時間がかかり、労働集約的であり、すべての回答を手作業で洞察に富んだ総合的なレポートに処理することは困難である。 分析ステップでは、伝統的に、教師は各回答を読み取って、洞察力のある情報を抽出するためにグループ化する方法を決定する必要がある。 特定のキーワードのみを使用して応答をグループ化することは可能であるが、そのようなアプローチは組み込みコンテキストを考慮せず、単一の単語で表現できない多文語、フレーズ、意味を検出できないため、制限される。 本研究では,オープンレスポンスサーベイデータ中の組込み意味パターンを抽出し,集約し,省略する,エンド・ツー・エンドのコンテキスト認識フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、テキストデータを意味ベクトルにエンコードするために、事前訓練された自然言語モデルに依存している。 符号化されたベクターは最適に調整された数の群に、または事前に指定されたタイトルを持つ群に分類される。 前者の場合、クラスタはさらに分析され、クラスタのラベルとして機能するキーワードや要約文の代表的なセットを抽出する。 このフレームワークでは、指定されたクラスタに対して、各グループ内のセマンティックに顕著なキーワードを示すコンテキスト対応のワードクラウドを提供する。 ユーザのプライバシに敬意を表して,モバイルデバイス上でのリアルタイム解析に適したフレームワークのオンデバイス実装を成功させ,合成データセット上でテストしました。 調査データから最も洞察に富んだ情報を抽出するプロセスを自動化し,大規模コストを削減する。

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