論文の概要: Problem-Solving Guide: Predicting the Algorithm Tags and Difficulty for
Competitive Programming Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05791v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 15:26:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 06:47:42.887362
- Title: Problem-Solving Guide: Predicting the Algorithm Tags and Difficulty for
Competitive Programming Problems
- Title（参考訳）: 問題解決ガイド:アルゴリズムタグの予測と競合プログラミング問題への難しさ
- Authors: Juntae Kim, Eunjung Cho, Dongwoo Kim, Dongbin Na
- Abstract要約: ほとんどのテック企業は、Google、Meta、Amazonなど、アルゴリズムの問題を解決する能力を必要としている。
本研究は,アルゴリズムタグをエンジニアや開発者の有用なツールとして予測する作業に対処する。
また,この問題の解決に要する時間を計算するための有用なガイダンスとして,アルゴリズム問題の難易度を予測することを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.692589986082922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent program development industries have required problem-solving
abilities for engineers, especially application developers. However, AI-based
education systems to help solve computer algorithm problems have not yet
attracted attention, while most big tech companies require the ability to solve
algorithm problems including Google, Meta, and Amazon. The most useful guide to
solving algorithm problems might be guessing the category (tag) of the facing
problems. Therefore, our study addresses the task of predicting the algorithm
tag as a useful tool for engineers and developers. Moreover, we also consider
predicting the difficulty levels of algorithm problems, which can be used as
useful guidance to calculate the required time to solve that problem. In this
paper, we present a real-world algorithm problem multi-task dataset, AMT, by
mainly collecting problem samples from the most famous and large competitive
programming website Codeforces. To the best of our knowledge, our proposed
dataset is the most large-scale dataset for predicting algorithm tags compared
to previous studies. Moreover, our work is the first to address predicting the
difficulty levels of algorithm problems. We present a deep learning-based novel
method for simultaneously predicting algorithm tags and the difficulty levels
of an algorithm problem given. All datasets and source codes are available at
https://github.com/sronger/PSG_Predicting_Algorithm_Tags_and_Difficulty.
- Abstract（参考訳）: 最近のプログラム開発産業はエンジニア、特にアプリケーション開発者に問題解決能力を必要としている。
しかし、コンピュータアルゴリズムの問題を解決するAIベースの教育システムは、まだ注目されていないが、ほとんどの大企業は、Google、Meta、Amazonといったアルゴリズムの問題を解決する能力を必要としている。
アルゴリズム問題を解くための最も有用なガイドは、直面する問題のカテゴリ(タグ)を推測することかもしれない。
そこで本研究では,アルゴリズムタグの予測を技術者や開発者の有用なツールとして扱う。
また,アルゴリズム問題の難易度を予測し,その問題を解くために必要な時間を計算するための有用なガイダンスとして利用することができる。
本稿では,最も有名で競争の激しいプログラミングサイトであるcodeforcesから問題サンプルを収集し,実世界のアルゴリズム問題であるマルチタスクデータセットamtを提案する。
我々の知る限り、提案したデータセットはアルゴリズムタグを予測するための最も大規模なデータセットである。
さらに、アルゴリズム問題の難易度を予測するための最初の研究である。
本稿では,アルゴリズムタグとアルゴリズム問題の難易度を同時に予測する深層学習に基づく新しい手法を提案する。
すべてのデータセットとソースコードは、https://github.com/sronger/psg_predicting_algorithm_tags_and_difficultyで入手できる。
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