論文の概要: Does Informativeness Matter? Active Learning for Educational Dialogue Act Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05578v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 02:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 16:17:44.115750
• Title: Does Informativeness Matter? Active Learning for Educational Dialogue Act Classification
• Title（参考訳）: 情報性は重要か? 教育対話行為分類のためのアクティブラーニング
• Authors: Wei Tan, Jionghao Lin, David Lang, Guanliang Chen, Dragan Gasevic, Lan Du, Wray Buntine
• Abstract要約: 対話法(DA)は、専門家の家庭教師が行うことや、授業中に学生が知っていることを説明するために用いられる。 実験的な研究の多くは、DAのマニュアルアノテーションのための文サンプルを得るためにランダムサンプリング法を採用している。 しかし, これらの研究は, サンプル情報量にはほとんど注意を払わず, 選択したサンプルの情報量に反映できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4360644624034675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialogue Acts (DAs) can be used to explain what expert tutors do and what students know during the tutoring process. Most empirical studies adopt the random sampling method to obtain sentence samples for manual annotation of DAs, which are then used to train DA classifiers. However, these studies have paid little attention to sample informativeness, which can reflect the information quantity of the selected samples and inform the extent to which a classifier can learn patterns. Notably, the informativeness level may vary among the samples and the classifier might only need a small amount of low informative samples to learn the patterns. Random sampling may overlook sample informativeness, which consumes human labelling costs and contributes less to training the classifiers. As an alternative, researchers suggest employing statistical sampling methods of Active Learning (AL) to identify the informative samples for training the classifiers. However, the use of AL methods in educational DA classification tasks is under-explored. In this paper, we examine the informativeness of annotated sentence samples. Then, the study investigates how the AL methods can select informative samples to support DA classifiers in the AL sampling process. The results reveal that most annotated sentences present low informativeness in the training dataset and the patterns of these sentences can be easily captured by the DA classifier. We also demonstrate how AL methods can reduce the cost of manual annotation in the AL sampling process.
• Abstract（参考訳）: 対話法(DA)は、専門家の家庭教師が何をし、授業中に学生が知っていることを説明するために用いられる。 実験的な研究の多くは、DAのマニュアルアノテーションのサンプルを得るためにランダムサンプリング法を採用しており、DA分類器の訓練に使用される。 しかし,これらの研究は,選択したサンプルの情報量を反映し,分類器がパターンを学習できる範囲を知らせる,サンプル情報にはほとんど注意を払わなかった。 特に、情報化レベルはサンプルによって異なり、分類器はパターンを学ぶために少量の低い情報化サンプルを必要とする。 ランダムサンプリングは、人間のラベル付けコストを消費し、分類器の訓練に寄与しないサンプルインフォメーションを見逃す可能性がある。 代替として、研究者は、分類器を訓練するための情報的サンプルを特定するために、アクティブラーニング(AL)の統計的サンプリング手法を採用することを提案している。 しかし,教育da分類課題におけるal法の利用は未検討である。 本稿では,注釈付き文サンプルのインフォメーション性について検討する。 そこで本研究では, ALサンプリングプロセスにおいて, DA分類器をサポートするために, AL法が情報的サンプルを選択する方法について検討した。 その結果,ほとんどの注釈文は訓練データセットに低情報性を示し,これらの文のパターンはDA分類器で容易に把握できることがわかった。 また,alサンプリングプロセスにおいて,alメソッドが手動アノテーションのコストを削減する方法を示す。

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