論文の概要: Striking a Balance between Classical and Deep Learning Approaches in Natural Language Processing Pedagogy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09854v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 06:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:21:23.704233
• Title: Striking a Balance between Classical and Deep Learning Approaches in Natural Language Processing Pedagogy
• Title（参考訳）: 自然言語処理教育における古典的アプローチと深層学習アプローチのバランス
• Authors: Aditya Joshi, Jake Renzella, Pushpak Bhattacharyya, Saurav Jha, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,オーストラリアとインドで教えられた2つの導入NLPコースの講座の視点について論じる。 講義計画と授業の評価において,古典的および深層学習のアプローチがどのようにバランスをとるかを検討する。 我々は,NLP問題や潜在的な解法,さらには深層学習モデル自体の直感的な理解を構築することで,古典的アプローチの教育が学生の学習に価値をもたらすことを観察した。
• 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 deep learning approaches represent the state-of-the-art of natural language processing (NLP) today, classical algorithms and approaches still find a place in NLP textbooks and courses of recent years. This paper discusses the perspectives of conveners of two introductory NLP courses taught in Australia and India, and examines how classical and deep learning approaches can be 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 teaching classical approaches adds value to student learning by building an intuitive understanding of NLP problems, potential solutions, and even deep learning models themselves. Despite classical 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のアプローチは、今日の自然言語処理(NLP)の現状を表しているが、古典的なアルゴリズムとアプローチは、近年のNLPの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指導された2つのNLP授業の受講者の視点を考察し,講義計画と授業の評価において,古典的および深層学習のアプローチがどのようにバランスをとるかを検討する。 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,さらには深層学習モデル自体の直感的な理解を構築することで,古典的アプローチの教育が学生の学習に価値をもたらすことを観察した。 古典的なアプローチは最先端とは言えないが、今日ではNLPコースに含められているという主張がなされている。

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