論文の概要: EduNLP: Towards a Unified and Modularized Library for Educational Resources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01276v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 11:44:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:09:07.013820
- Title: EduNLP: Towards a Unified and Modularized Library for Educational Resources
- Title（参考訳）: EduNLP:教育資源の統一化とモジュール化を目指して
- Authors: Zhenya Huang, Yuting Ning, Longhu Qin, Shiwei Tong, Shangzi Xue, Tong Xiao, Xin Lin, Jiayu Liu, Qi Liu, Enhong Chen, Shijing Wang,
- Abstract要約: 我々はEduNLPという,統一された,モジュール化された,広範なライブラリを紹介し,教育資源の理解に焦点をあてる。
このライブラリでは、ワークフロー全体を4つのキーモジュールに分離し、データ構成、処理、モデル実装、モデル評価など、一貫したインターフェースを提供します。
現在のバージョンでは、主に4つのカテゴリから10の典型的なモデルを提供し、教育領域における5つのダウンストリーム評価タスクを、ユーザの使用に対して8つの被験者に提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.8523961816045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Educational resource understanding is vital to online learning platforms, which have demonstrated growing applications recently. However, researchers and developers always struggle with using existing general natural language toolkits or domain-specific models. The issue raises a need to develop an effective and easy-to-use one that benefits AI education-related research and applications. To bridge this gap, we present a unified, modularized, and extensive library, EduNLP, focusing on educational resource understanding. In the library, we decouple the whole workflow to four key modules with consistent interfaces including data configuration, processing, model implementation, and model evaluation. We also provide a configurable pipeline to unify the data usage and model usage in standard ways, where users can customize their own needs. For the current version, we primarily provide 10 typical models from four categories, and 5 common downstream-evaluation tasks in the education domain on 8 subjects for users' usage. The project is released at: https://github.com/bigdata-ustc/EduNLP.
- Abstract（参考訳）: オンライン学習プラットフォームでは教育資源の理解が不可欠である。
しかしながら、研究者や開発者は、常に既存の汎用自然言語ツールキットやドメイン固有モデルの使用に苦労している。
この問題は、AI教育関連の研究や応用に役立つ効果的で使いやすいものを開発する必要性を高めている。
このギャップを埋めるため、我々はEduNLP(EduNLP)という統一的でモジュール化され、広範なライブラリを提示し、教育資源の理解に焦点を当てた。
このライブラリでは、ワークフロー全体を4つのキーモジュールに分離し、データ構成、処理、モデル実装、モデル評価など、一貫したインターフェースを提供します。
また、ユーザが自身のニーズをカスタマイズできるように、標準的な方法でデータ使用量とモデル使用量を統一するための設定可能なパイプラインも提供しています。
現在のバージョンでは、主に4つのカテゴリから10の典型的なモデルを提供し、教育領域における5つのダウンストリーム評価タスクを、ユーザの使用に対して8つの被験者に提供します。
このプロジェクトは、https://github.com/bigdata-ustc/EduNLPでリリースされている。
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