Fugu-MT 論文翻訳(概要): Looking For A Match: Self-supervised Clustering For Automatic Doubt Matching In e-learning Platforms

論文の概要: Looking For A Match: Self-supervised Clustering For Automatic Doubt Matching In e-learning Platforms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09600v1
Date: Sat, 20 Aug 2022 04:12:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-23 13:48:06.952528
Title: Looking For A Match: Self-supervised Clustering For Automatic Doubt Matching In e-learning Platforms
Title（参考訳）: マッチを探す: e-learningプラットフォームにおける自動疑似マッチングのための自己教師付きクラスタリング
Authors: Vedant Sandeep Joshi and Sivanagaraja Tatinati and Yubo Wang
Abstract要約: 我々は,自己教師型手法を用いて学習した表現に基づいて,ラベルに依存しない疑似マッチングパラダイムを開発する。本稿では、ドメイン固有の拡張と対照的な目的を、適切に構築されたさまざまなデータビューに対して組み合わせたカスタムBYOLを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413613
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Recently, e-learning platforms have grown as a place where students can post doubts (as a snap taken with smart phones) and get them resolved in minutes. However, the significant increase in the number of student-posted doubts with high variance in quality on these platforms not only presents challenges for teachers' navigation to address them but also increases the resolution time per doubt. Both are not acceptable, as high doubt resolution time hinders the students learning progress. This necessitates ways to automatically identify if there exists a similar doubt in repository and then serve it to the teacher as the plausible solution to validate and communicate with the student. Supervised learning techniques (like Siamese architecture) require labels to identify the matches, which is not feasible as labels are scarce and expensive. In this work, we, thus, developed a label-agnostic doubt matching paradigm based on the representations learnt via self-supervised technique. Building on prior theoretical insights of BYOL (bootstrap your own latent space), we propose custom BYOL which combines domain-specific augmentation with contrastive objective over a varied set of appropriately constructed data views. Results highlighted that, custom BYOL improves the top-1 matching accuracy by approximately 6\% and 5\% as compared to both BYOL and supervised learning instances, respectively. We further show that both BYOL-based learning instances performs either on par or better than human labeling.
Abstract（参考訳）: 近年、E-ラーニングプラットフォームは、学生が疑念を投稿し(スマートフォンのスナップとして)数分で解決できる場所として成長している。しかし,これらのプラットフォームにおける質のばらつきが著しい学生投稿疑念の増大は,教師のナビゲーションの課題を提示するだけでなく,疑念ごとの解決時間も増大させる。高い疑念の解決時間が生徒の進歩を妨げるため、どちらも受け入れられない。これは、リポジトリに類似した疑念があるかどうかを自動的に識別し、それを教師に提供し、生徒と検証し、コミュニケーションするためのもっともらしいソリューションである。教師付き学習技術(シームズ建築のような)は、ラベルが不足し高価であるため、マッチを特定するためにラベルを必要とする。そこで本研究では,自己指導技術を用いて学習した表現に基づいて,ラベルに依存しない疑似マッチングパラダイムを開発した。 BYOL(bootstrap your own latent space)の以前の理論的洞察に基づいて、適切な構築されたデータビューのさまざまなセットに対して、ドメイン固有の拡張と対照的な目的を組み合わせたカスタムBYOLを提案する。その結果、カスタムbyolは、byolと教師付き学習インスタンスの両方と比較して、top-1マッチング精度を約6\%と5\%改善した。さらに、BYOLベースの学習インスタンスが、人間のラベル付けよりも同等か優れていることを示す。

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