Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Academic Skills Assessment with NLP and Ensemble Learning

論文の概要: Improving Academic Skills Assessment with NLP and Ensemble Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19013v3
Date: Sun, 13 Oct 2024 05:04:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.377656
Title: Improving Academic Skills Assessment with NLP and Ensemble Learning
Title（参考訳）: NLPとアンサンブル学習によるアカデミックスキルアセスメントの改善
Authors: Xinyi Huang, Yingyi Wu, Danyang Zhang, Jiacheng Hu, Yujian Long,
Abstract要約: 本研究は,自然言語処理(NLP)の進歩を生かして基礎的学術的スキルを評価する上での課題について論じる。提案手法は,BERT,RoBERTa,BART,DeBERTa,T5を含む複数の最先端NLPモデルを統合する。この手法には、詳細なデータ前処理、特徴抽出、モデル性能を最適化するための擬似ラベル学習が含まれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.803554057024728
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study addresses the critical challenges of assessing foundational academic skills by leveraging advancements in natural language processing (NLP). Traditional assessment methods often struggle to provide timely and comprehensive feedback on key cognitive and linguistic aspects, such as coherence, syntax, and analytical reasoning. Our approach integrates multiple state-of-the-art NLP models, including BERT, RoBERTa, BART, DeBERTa, and T5, within an ensemble learning framework. These models are combined through stacking techniques using LightGBM and Ridge regression to enhance predictive accuracy. The methodology involves detailed data preprocessing, feature extraction, and pseudo-label learning to optimize model performance. By incorporating sophisticated NLP techniques and ensemble learning, this study significantly improves the accuracy and efficiency of assessments, offering a robust solution that surpasses traditional methods and opens new avenues for educational technology research focused on enhancing core academic competencies.
Abstract（参考訳）: 本研究では,自然言語処理(NLP)の進歩を生かして基礎的な学問的スキルを評価する上での課題について考察する。伝統的なアセスメント手法は、コヒーレンス、構文、分析的推論といった重要な認知的および言語的側面について、タイムリーで包括的なフィードバックを提供するのに苦労することが多い。このアプローチでは,BERT,RoBERTa,BART,DeBERTa,T5といった最先端NLPモデルをアンサンブル学習フレームワークに統合する。これらのモデルは、予測精度を高めるために、LightGBM と Ridge 回帰を用いた積み重ね技術によって結合される。この手法には、詳細なデータ前処理、特徴抽出、モデル性能を最適化するための擬似ラベル学習が含まれる。高度なNLP技術とアンサンブル学習を取り入れることで、評価の精度と効率を大幅に改善し、従来の手法を超越した堅牢なソリューションを提供し、中核的なアカデミック能力の向上に焦点を当てた教育技術研究の新たな道を開く。

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