論文の概要: Survey on Automated Short Answer Grading with Deep Learning: from Word Embeddings to Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03503v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 13:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-10 15:00:21.415713
• Title: Survey on Automated Short Answer Grading with Deep Learning: from Word Embeddings to Transformers
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた自動短答格付けに関する調査--単語埋め込みからトランスフォーマーまで
• Authors: Stefan Haller, Adina Aldea, Christin Seifert, Nicola Strisciuglio
• Abstract要約: 教育課題を学生数の増加に拡大する手段として,ASAG (Automated Short answer grading) が教育において注目を集めている。 自然言語処理と機械学習の最近の進歩はASAGの分野に大きな影響を与えた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.968260239320591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated short answer grading (ASAG) has gained attention in education as a means to scale educational tasks to the growing number of students. Recent progress in Natural Language Processing and Machine Learning has largely influenced the field of ASAG, of which we survey the recent research advancements. We complement previous surveys by providing a comprehensive analysis of recently published methods that deploy deep learning approaches. In particular, we focus our analysis on the transition from hand engineered features to representation learning approaches, which learn representative features for the task at hand automatically from large corpora of data. We structure our analysis of deep learning methods along three categories: word embeddings, sequential models, and attention-based methods. Deep learning impacted ASAG differently than other fields of NLP, as we noticed that the learned representations alone do not contribute to achieve the best results, but they rather show to work in a complementary way with hand-engineered features. The best performance are indeed achieved by methods that combine the carefully hand-engineered features with the power of the semantic descriptions provided by the latest models, like transformers architectures. We identify challenges and provide an outlook on research direction that can be addressed in the future
• Abstract（参考訳）: 教育課題を学生数の増加に拡大する手段として,ASAG (Automated Short answer grading) が教育において注目を集めている。 自然言語処理と機械学習の最近の進歩はASAGの分野に大きな影響を与え、最近の研究動向を調査している。 我々は、最近公開されたディープラーニングアプローチをデプロイする手法の包括的分析を提供することで、過去の調査を補完する。 特に,手作業による特徴から表現学習への転換に着目し,手作業における代表的特徴を大量のデータから自動的に学習する。 我々は,単語埋め込み,逐次モデル,注意に基づく手法の3つのカテゴリに沿って,ディープラーニング手法の分析を構造化する。 深層学習はNLPの他の分野と異なる影響を受けており、学習された表現だけでは最良の結果に寄与しないが、むしろ手作業による特徴と相補的な方法で機能することが示される。 最高のパフォーマンスは、注意深い手作業による機能と、トランスフォーマーアーキテクチャのような最新のモデルが提供するセマンティック記述の力を組み合わせた方法によって達成されます。 我々は課題を特定し、将来解決できる研究の方向性を展望する

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