論文の概要: SUS-Lib: An automated tool for usability evaluation based on the Software Usability Scale from user feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09534v2
- Date: Thu, 24 Oct 2024 07:01:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:55:04.899745
- Title: SUS-Lib: An automated tool for usability evaluation based on the Software Usability Scale from user feedback
- Title(参考訳): SUS-Lib: ユーザフィードバックからソフトウェアユーザビリティ尺度に基づくユーザビリティ評価自動化ツール
- Authors: Paweł Weichbroth, Małgorzata Giedrowicz,
- Abstract要約: ソフトウェアユーザビリティ尺度(SUS)のスコアを計算し,ユーザ入力に基づいて図形を生成することを目的とした,SUS-Libソフトウェアパッケージの導入と記述を行う。
SUS-Libは、Python環境とコマンドラインツールの基本的な知識とスキルだけを必要とするユーザフレンドリーなソフトウェアの必要性に応えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Usability evaluation has received considerable attention from both the research and practice communities. While there are many evaluation tools available, the Software Usability Scale (SUS) is the most widely used. In this paper, we introduce and describe the SUS-Lib software package, which aims to compute SUS scores and generate graphical figures based on user input. SUS-Lib responds to the need for user-friendly software that requires only basic knowledge and skills of the Python environment and command line tools. By using open source solutions and low hardware resources, SUS-Lib is a cost-effective solution. In addition, due to its generic nature, SUS-Lib can also be used in different research setups and settings.
- Abstract(参考訳): ユーザビリティ評価は,研究コミュニティと実践コミュニティの両方から注目されている。
多くの評価ツールが利用可能であるが、ソフトウェアユーザビリティ・スケール(SUS)が最も広く使われている。
本稿では,SUSスコアを計算し,ユーザ入力に基づいて図形を生成することを目的とした,SUS-Libソフトウェアパッケージの導入と記述を行う。
SUS-Libは、Python環境とコマンドラインツールの基本的な知識とスキルだけを必要とするユーザフレンドリーなソフトウェアの必要性に応えている。
オープンソースソリューションと低ハードウェアリソースを使用することで、SUS-Libはコスト効率の良いソリューションになります。
加えて、SUS-Libは一般的な性質のため、異なる研究設定や設定で使用することもできる。
関連論文リスト
- Contextual Importance and Utility in Python: New Functionality and Insights with the py-ciu Package [1.3778851745408134]
本稿では、文脈的重要性と実用性(CIU)モデルに依存しない、ポストホックな説明手法のTextttpy-ciu Python実装について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T12:57:50Z) - ToolSandbox: A Stateful, Conversational, Interactive Evaluation Benchmark for LLM Tool Use Capabilities [30.030101957186595]
ToolSandboxは、大規模言語モデル(LLM)の評価フレームワークである。
ToolSandboxには、ステートフルなツール実行、ツール間の暗黙のステート依存性、オン・ポリケーションの会話評価をサポートする組み込みユーザシミュレータが含まれている。
オープンソースとプロプライエタリなモデルには大きなパフォーマンスギャップがあることを示し、ToolSandboxで定義された状態依存、正準化、不十分な情報といった複雑なタスクは、最も有能なSOTA LLMでさえも挑戦している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T05:45:42Z) - Size biased Multinomial Modelling of detection data in Software testing [1.7532822703595772]
バグサイズや最終的なバグサイズを利用して、ソフトウェアの信頼性をより正確に判断する上で役立ちます。
このモデルはシミュレーションによって検証され、その後、重要な宇宙アプリケーションテストデータに使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T17:57:34Z) - From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources [2.563648444530805]
本稿では,Large Language Model (LLM) を用いたRAGパイプラインを用いたシステムを提案する。
本システムは,大学データを外部データコーパスとして活用し,ドメイン固有の質問応答タスクのためにRAGパイプラインに取り込みます。
ミシシッピ州立大学において, 正確かつ関連する応答を生成できるシステムの有効性を事例として検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T19:05:42Z) - StableToolBench: Towards Stable Large-Scale Benchmarking on Tool Learning of Large Language Models [74.88844320554284]
ToolBenchから進化したベンチマークであるStableToolBenchを紹介します。
仮想APIサーバには、キャッシングシステムとAPIシミュレータが含まれており、APIステータスの変更を緩和するための補完となる。
安定評価システムは、GPT-4を自動評価器として使用し、評価中のランダム性を排除し、解決可能なパスと勝利率を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T14:57:40Z) - Code Librarian: A Software Package Recommendation System [65.05559087332347]
オープンソースライブラリ用のリコメンデーションエンジンであるLibrarianを提示する。
1)プログラムのインポートライブラリで頻繁に使用されること、2)プログラムのインポートライブラリと似た機能を持つこと、3)開発者の実装と似た機能を持つこと、4)提供されるコードのコンテキストで効率的に使用できること、である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T12:30:05Z) - PyRelationAL: a python library for active learning research and development [1.0061110876649197]
アクティブラーニング(英: Active Learning, AL)は、反復的かつ経済的にデータを取得する手法の開発に焦点を当てたMLのサブフィールドである。
本稿では,AL研究のためのオープンソースライブラリであるPyRelationALを紹介する。
プールベースのアクティブラーニング戦略を構成するための2段階の設計方法論をベースとしたモジュラーツールキットについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T08:21:21Z) - RGRecSys: A Toolkit for Robustness Evaluation of Recommender Systems [100.54655931138444]
複数の次元を包含するレコメンダシステムに対して,ロバスト性に関するより包括的視点を提案する。
本稿では、RecSys用のロバストネス評価ツールキットRobustness Gymを紹介し、リコメンダシステムモデルのロバストネスを迅速かつ均一に評価できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T10:32:53Z) - Opacus: User-Friendly Differential Privacy Library in PyTorch [54.8720687562153]
私たちは、差分プライバシーでディープラーニングモデルをトレーニングするための、オープンソースのPyTorchライブラリであるOpacusを紹介します。
シンプルでユーザフレンドリなAPIを提供しており、コードに最大2行を追加することで、マシンラーニングの実践者がトレーニングパイプラインをプライベートにすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T07:10:54Z) - Scikit-dimension: a Python package for intrinsic dimension estimation [58.8599521537]
この技術ノートは、固有次元推定のためのオープンソースのPythonパッケージであるtextttscikit-dimensionを紹介している。
textttscikit-dimensionパッケージは、Scikit-learnアプリケーションプログラミングインターフェイスに基づいて、既知のID推定子のほとんどを均一に実装する。
パッケージを簡潔に記述し、実生活と合成データにおけるID推定手法の大規模(500以上のデータセット)ベンチマークでその使用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T16:46:38Z) - SafePILCO: a software tool for safe and data-efficient policy synthesis [67.17251247987187]
SafePILCOは、強化学習による安全でデータ効率のよいポリシー検索のためのソフトウェアツールである。
これは、Pythonで書かれた既知のPILCOアルゴリズムを拡張し、安全な学習をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T17:17:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。