論文の概要: On the relevance of pre-neural approaches in natural language processing pedagogy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09854v1
• Date: Thu, 16 May 2024 07:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:11:06.304801
• Title: On the relevance of pre-neural approaches in natural language processing pedagogy
• Title（参考訳）: 自然言語処理教育における前神経アプローチの関連性について
• Authors: Aditya Joshi, Jake Renzella, Pushpak Bhattacharyya, Saurav Jha, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: オーストラリアとインドで教えられた2つの導入NLPコースを比較した。 講義計画とコースの評価において,トランスフォーマーとプレニューラルアプローチのバランスについて検討した。 この論文は、神経前アプローチが最先端ではないにもかかわらず、今日のNLPコースへの導入について論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.69905228938147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While neural approaches using deep learning are the state-of-the-art for natural language processing (NLP) today, pre-neural algorithms and approaches still find a place in NLP textbooks and courses of recent years. In this paper, we compare two introductory NLP courses taught in Australia and India, and examine how Transformer and pre-neural approaches are balanced within the lecture plan and assessments of the courses. We also draw parallels with the objects-first and objects-later debate in CS1 education. We observe that pre-neural approaches add value to student learning by building an intuitive understanding of NLP problems, potential solutions and even Transformer-based models themselves. Despite pre-neural approaches not being state-of-the-art, the paper makes a case for their inclusion in NLP courses today.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングを用いたニューラルアプローチは、現在、自然言語処理(NLP)の最先端技術である一方、前ニューラルアルゴリズムとアプローチは、近年のNLP教科書やコースに依然として存在する。 本稿では,オーストラリアとインドで教えられている2つの導入NLPコースを比較し,講義計画とコースの評価において,トランスフォーマーとプレニューラルアプローチがどのようにバランスを取っているかを検討する。 また、CS1教育におけるオブジェクトファーストとオブジェクト後期の議論に類似している。 我々は,NLP問題や潜在的な解法,さらにはトランスフォーマーに基づくモデル自体の直感的な理解を構築することで,前神経アプローチが学生の学習に価値をもたらすことを観察した。 この論文は、神経前アプローチが最先端ではないにもかかわらず、今日のNLPコースへの導入について論じている。

関連論文リスト

• Survey of Natural Language Processing for Education: Taxonomy, Systematic Review, and Future Trends [26.90343340881045]
  我々は、NLPの最近の進歩を、教育領域に関連する問題の解決に焦点をあててレビューする。 教育領域におけるNLPの分類について述べるとともに,質問応答,質問構築,自動評価,誤り訂正など,典型的なNLPの応用に注目した。 今後の研究には、教育領域におけるデータセットの増加、LCMの制御可能な利用、難易度制御の介入、解釈可能な教育的NLP、適応学習の方法、教育統合システムなど、有望な6つの方向性をまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T07:48:42Z)
• Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
  最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。 この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。 方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:04:38Z)
• A Review of Digital Learning Environments for Teaching Natural Language Processing in K-12 Education [3.5353632767823506]
  自然言語処理(NLP)は,我々の日常生活において重要な役割を担い,K-12における人工知能(AI)教育の不可欠な部分となっている。 NLPの概念を導入し、言語処理、言語生成、AIとNLPの倫理的意味の理解を促進することが重要である。 本稿では,K-12でNLPを教えるためのデジタル学習環境について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T19:54:30Z)
• UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
  質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。 本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。 学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T11:29:04Z)
• A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Language Models [78.56931125512295]
  我々は、知識強化事前学習言語モデル(KE-PLMs)の包括的なレビューを行う。 NLUでは、言語知識、テキスト知識、知識グラフ(KG)、ルール知識の4つのカテゴリに分類する。 NLGのKE-PLMは、KGベースと検索ベースに分類される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T04:29:02Z)
• A Survey of Methods for Addressing Class Imbalance in Deep-Learning Based Natural Language Processing [68.37496795076203]
  非バランスなデータを扱うNLP研究者や実践者に対してガイダンスを提供する。 まず、制御および実世界のクラス不均衡の様々なタイプについて論じる。 サンプリング,データ拡張,損失関数の選択,ステージ学習,モデル設計に基づく手法を整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T13:26:40Z)
• Meta Learning for Natural Language Processing: A Survey [88.58260839196019]
  ディープラーニングは自然言語処理(NLP)分野において主要な技術である。 ディープラーニングには多くのラベル付きデータが必要です。 メタ学習は、より良いアルゴリズムを学ぶためのアプローチを研究する機械学習の分野である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T13:58:38Z)
• Natural Language Processing with Commonsense Knowledge: A Survey [9.634283896785611]
  本稿では,様々なNLPタスクへのコモンセンス知識の統合について検討する。 我々は、異なるNLPタスクにまたがるコモンセンス知識とその応用を組み込むための重要な方法論を強調した。 また,コモンセンス推論を用いたNLPシステムの高度化における課題と動向について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-10T13:25:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。