論文の概要: Analysis of Systems' Performance in Natural Language Processing Competitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04693v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 15:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 22:44:58.267437
• Title: Analysis of Systems' Performance in Natural Language Processing Competitions
• Title（参考訳）: 自然言語処理競争におけるシステム性能の分析
• Authors: Sergio Nava-Muñoz, Mario Graff, Hugo Jair Escalante,
• Abstract要約: 本論文は,競技結果と競技成績を統計的に分析するための評価手法について述べる。 提案手法は,修正機構との比較や信頼区間の包含など,いくつかの利点がある。 本分析は,競争結果を効果的に評価するための方法論の有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.197993866688085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative competitions have gained popularity in the scientific and technological fields. These competitions involve defining tasks, selecting evaluation scores, and devising result verification methods. In the standard scenario, participants receive a training set and are expected to provide a solution for a held-out dataset kept by organizers. An essential challenge for organizers arises when comparing algorithms' performance, assessing multiple participants, and ranking them. Statistical tools are often used for this purpose; however, traditional statistical methods often fail to capture decisive differences between systems' performance. This manuscript describes an evaluation methodology for statistically analyzing competition results and competition. The methodology is designed to be universally applicable; however, it is illustrated using eight natural language competitions as case studies involving classification and regression problems. The proposed methodology offers several advantages, including off-the-shell comparisons with correction mechanisms and the inclusion of confidence intervals. Furthermore, we introduce metrics that allow organizers to assess the difficulty of competitions. Our analysis shows the potential usefulness of our methodology for effectively evaluating competition results.
• Abstract（参考訳）: コラボレーションコンペティションは科学や技術分野で人気を博している。 これらの競争には、タスクの定義、評価スコアの選択、結果検証方法の考案が含まれる。 標準的なシナリオでは、参加者はトレーニングセットを受け取り、オーガナイザが保持するホールドアウトデータセットのソリューションを提供する。 オーガナイザにとって重要な課題は、アルゴリズムのパフォーマンスを比較し、複数の参加者を評価し、それらをランク付けするときである。 統計ツールは、しばしばこの目的のために使用されるが、伝統的な統計手法は、システムの性能の決定的な違いを捉えるのに失敗することが多い。 本論文は,競技結果と競技成績を統計的に分析するための評価手法について述べる。 この手法は普遍的に適用できるように設計されているが、分類問題や回帰問題を含むケーススタディとして8つの自然言語コンペティションを用いて説明されている。 提案手法は,修正機構との比較や信頼区間の包含など,いくつかの利点がある。 さらに,主催者が競争の難しさを評価するための指標も導入する。 本分析は,競争結果を効果的に評価するための方法論の有用性を示す。

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