論文の概要: H-AES: Towards Automated Essay Scoring for Hindi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14635v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 15:14:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:56:27.067064
• Title: H-AES: Towards Automated Essay Scoring for Hindi
• Title（参考訳）: H-AES:ヒンディー語の自動評価に向けて
• Authors: Shubhankar Singh, Anirudh Pupneja, Shivaansh Mital, Cheril Shah, Manish Bawkar, Lakshman Prasad Gupta, Ajit Kumar, Yaman Kumar, Rushali Gupta, Rajiv Ratn Shah
• Abstract要約: ヒンディー語領域におけるAES(Automated Essay Scoring)の最先端手法を再現・比較する。 LSTM Networks や Fine-Tuned Transformer Architecture など,古典的な機能ベースの機械学習(ML)と高度なエンドツーエンドモデルを採用しています。 我々は、英訳エッセイを用いて、我々のモデルを訓練し、評価し、自分たちの小規模で実世界のヒンディー語コーパスでそのパフォーマンスを実証的に測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.755800922763946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of Natural Language Processing (NLP) for Automated Essay Scoring (AES) has been well explored in the English language, with benchmark models exhibiting performance comparable to human scorers. However, AES in Hindi and other low-resource languages remains unexplored. In this study, we reproduce and compare state-of-the-art methods for AES in the Hindi domain. We employ classical feature-based Machine Learning (ML) and advanced end-to-end models, including LSTM Networks and Fine-Tuned Transformer Architecture, in our approach and derive results comparable to those in the English language domain. Hindi being a low-resource language, lacks a dedicated essay-scoring corpus. We train and evaluate our models using translated English essays and empirically measure their performance on our own small-scale, real-world Hindi corpus. We follow this up with an in-depth analysis discussing prompt-specific behavior of different language models implemented.
• Abstract（参考訳）: AES(Automated Essay Scoring)における自然言語処理(NLP)の利用は、人間のスコアに匹敵する性能を示すベンチマークモデルを用いて、英語でよく研究されている。 しかし、ヒンディー語や他の低リソース言語におけるAESは未だ探索されていない。 本研究では,ヒンディー語領域におけるAESの最先端手法を再現・比較する。 LSTM Networks や Fine-Tuned Transformer Architecture など,古典的な機能ベースの機械学習(ML) と高度なエンドツーエンドモデルを用いて,我々のアプローチと,英語領域に匹敵する結果を導出する。 低リソースの言語であるHindiには、エッセイの専門コーパスがない。 我々は、英訳エッセイを用いて、我々のモデルを訓練し、評価し、自分たちの小規模で実世界のヒンディー語コーパスでそのパフォーマンスを実証的に測定する。 我々は、実装された異なる言語モデルのプロンプト特有の振る舞いについて詳細に分析する。

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