Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Effectiveness of a Dynamic Loss Function in Neural Network Based Automated Essay Scoring

論文の概要: The Effectiveness of a Dynamic Loss Function in Neural Network Based Automated Essay Scoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10447v1
Date: Mon, 15 May 2023 16:39:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-19 18:55:00.799003
Title: The Effectiveness of a Dynamic Loss Function in Neural Network Based Automated Essay Scoring
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた自動評価スコーリングにおける動的損失関数の有効性
Authors: Oscar Morris
Abstract要約: 本稿では,モデルが正しい分布で予測し,正しい値を予測するインセンティブを生成する動的損失関数を提案する。我々の損失関数は, 学生評価自動評価データセットにおいて, 準重み付きカッパスコア0.752を達成できる性能を犠牲にすることなく, この目標を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Neural networks and in particular the attention mechanism have brought significant advances to the field of Automated Essay Scoring. Many of these systems use a regression-based model which may be prone to underfitting when the model only predicts the mean of the training data. In this paper, we present a dynamic loss function that creates an incentive for the model to predict with the correct distribution, as well as predicting the correct values. Our loss function achieves this goal without sacrificing any performance achieving a Quadratic Weighted Kappa score of 0.752 on the Automated Student Assessment Prize Automated Essay Scoring dataset.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク、特に注意機構は、自動評価の分野に大きな進歩をもたらした。これらのシステムの多くは回帰モデルを使用しており、モデルがトレーニングデータの平均だけを予測すると、不適合になりがちである。本稿では,モデルが正しい分布で予測し,正しい値を予測するインセンティブを生成する動的損失関数を提案する。我々の損失関数は, 学生評価自動評価データセットにおいて, 準重み付きカッパスコア0.752の成績を犠牲にすることなく, この目標を達成する。

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