論文の概要: Word and Phrase Features in Graph Convolutional Network for Automatic Question Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02481v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 07:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:02:12.300435
• Title: Word and Phrase Features in Graph Convolutional Network for Automatic Question Classification
• Title（参考訳）: 自動質問分類のためのグラフ畳み込みネットワークにおける単語とフレーズの特徴
• Authors: Junyoung Lee, Ninad Dixit, Kaustav Chakrabarti, S. Supraja,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を利用した質問の固有構造をモデル化する手法を提案する。 質問をグラフとして表現することにより、GCNが言語間の相互接続性からより効果的に学習できるようにする。 以上の結果から,GCNは句ベースの特徴を付加したものであり,より正確で文脈に配慮した質問分類のための有望な解であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7405975743268344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Effective question classification is crucial for AI-driven educational tools, enabling adaptive learning systems to categorize questions by skill area, difficulty level, and competence. This classification not only supports educational diagnostics and analytics but also enhances complex tasks like information retrieval and question answering by associating questions with relevant categories. Traditional methods, often based on word embeddings and conventional classifiers, struggle to capture the nuanced relationships in natural language, leading to suboptimal performance. To address this, we propose a novel approach leveraging graph convolutional networks (GCNs), named Phrase Question-Graph Convolutional Network (PQ-GCN) to better model the inherent structure of questions. By representing questions as graphs -- where nodes signify words or phrases and edges denote syntactic or semantic relationships -- our method allows GCNs to learn from the interconnected nature of language more effectively. Additionally, we explore the incorporation of phrase-based features to enhance classification accuracy, especially in low-resource settings. Our findings demonstrate that GCNs, augmented with these features, offer a promising solution for more accurate and context-aware question classification, bridging the gap between graph neural network research and practical educational applications.
• Abstract（参考訳）: 効果的な質問分類は、AIによる教育ツールにとって不可欠であり、適応学習システムでは、質問をスキル領域、難易度、能力によって分類することができる。 この分類は、教育診断や分析だけでなく、関連するカテゴリに質問を関連付けることで、情報検索や質問応答といった複雑なタスクも強化する。 伝統的な手法は、しばしば単語の埋め込みと従来の分類法に基づいており、自然言語のニュアンスな関係を捉えるのに苦労し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。 そこで本稿では,Phrase Question-Graph Convolutional Network (PQ-GCN) というグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を活用する新しい手法を提案する。 質問をグラフとして表現することで -- 単語やフレーズ,エッジが構文的あるいは意味的な関係を表すノード -- を表現することで,GCNが言語間の相互接続性から,より効果的に学習することができるのです。 さらに、特に低リソース環境において、分類精度を高めるためにフレーズベースの特徴の組み入れについて検討する。 これらの特徴を付加したGCNが,グラフニューラルネットワーク研究と実践的教育応用のギャップを埋める,より正確でコンテキスト対応の質問分類のための,有望なソリューションを提供することを示す。

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