Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantifying the Effectiveness of Student Organization Activities using Natural Language Processing

論文の概要: Quantifying the Effectiveness of Student Organization Activities using Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08694v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 12:16:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 15:35:21.432001
Title: Quantifying the Effectiveness of Student Organization Activities using Natural Language Processing
Title（参考訳）: 自然言語処理による学生組織活動の効果の定量化
Authors: Lyberius Ennio F. Taruc, Arvin R. De La Cruz,
Abstract要約: 本研究では,学生組織活動の有効性を定量化する機械学習ワークフローを開発することを目的とする。この研究では、Hugging FaceのTransformer Pipelineとして、pysentimientoツールキットを介して呼ばれるBERT(Large Language Model)の双方向表現を使用している。その結果,BERT LLMは製品レビューや投稿コメント以外の感情分析にも有効であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Student extracurricular activities play an important role in enriching the students' educational experiences. With the increasing popularity of Machine Learning and Natural Language Processing, it becomes a logical step that incorporating ML-NLP in improving extracurricular activities is a potential focus of study in Artificial Intelligence (AI). This research study aims to develop a machine learning workflow that will quantify the effectiveness of student-organized activities based on student emotional responses using sentiment analysis. The study uses the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) Large Language Model (LLM) called via the pysentimiento toolkit, as a Transformer pipeline in Hugging Face. A sample data set from Organization C, a Recognized Student Organization (RSO) of a higher educational institute in the Philippines, College X, was used to develop the workflow. The workflow consisted of data preprocessing, key feature selection, LLM feature processing, and score aggregation, resulting in an Event Score for each data set. The results show that the BERT LLM can also be used effectively in analyzing sentiment beyond product reviews and post comments. For the student affairs offices of educational institutions, this study can provide a practical example of how NLP can be applied to real-world scenarios, showcasing the potential impact of data-driven decision making.
Abstract（参考訳）: 学生の課外活動は、学生の教育経験を豊かにする上で重要な役割を担っている。機械学習と自然言語処理の人気が高まるにつれ、ML-NLPを課外活動の改善に取り入れることが人工知能(AI)研究の潜在的焦点となる。本研究の目的は、感情分析を用いて学生の感情反応に基づいて、学生が組織した活動の有効性を定量化する機械学習ワークフローを開発することである。この研究は、pysentimientoツールキットを介して呼ばれるBERT(Large Language Model)からの双方向エンコーダ表現を、Hugging FaceのTransformerパイプラインとして使用している。フィリピンの高等教育機関であるCollege Xの認知学生組織(RSO)であるOrganization Cから得られたサンプルデータをワークフローの開発に利用した。ワークフローは、データ前処理、キー機能選択、LLM機能処理、スコアアグリゲーションで構成され、結果としてデータセット毎にEvent Scoreが生成される。その結果,BERT LLMは製品レビューや投稿コメント以外の感情分析にも有効であることがわかった。本研究は,教育機関の学生事務室において,NLPが実世界のシナリオにどのように適用できるかを実例として示し,データ駆動意思決定の潜在的影響を示す。

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