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。
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