論文の概要: What Differentiates Educational Literature? A Multimodal Fusion Approach of Transformers and Computational Linguistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17593v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 17:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:21.996711
• Title: What Differentiates Educational Literature? A Multimodal Fusion Approach of Transformers and Computational Linguistics
• Title（参考訳）: 教育文学の違い : 変圧器と計算言語学のマルチモーダル融合アプローチ
• Authors: Jordan J. Bird,
• Abstract要約: 英語カリキュラムへの新しい文学の統合は、様々な教室のニーズに対して、読みやすさとテキストの適応を迅速に評価するスケーラブルなツールがしばしば欠如しているため、依然として課題である。 本研究は,変圧器を用いたテキスト分類と言語的特徴分析を組み合わせたマルチモーダル手法により,このギャップに対処することを提案する。 提案手法は、ステークホルダーが対象とするWebアプリケーションにカプセル化され、非技術ステークホルダーが、テキストの複雑さ、読みやすさ、カリキュラムのアライメント、学習年齢範囲に関するリアルタイムな洞察にアクセスできるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7342677574855649
• License:
• Abstract: The integration of new literature into the English curriculum remains a challenge since educators often lack scalable tools to rapidly evaluate readability and adapt texts for diverse classroom needs. This study proposes to address this gap through a multimodal approach that combines transformer-based text classification with linguistic feature analysis to align texts with UK Key Stages. Eight state-of-the-art Transformers were fine-tuned on segmented text data, with BERT achieving the highest unimodal F1 score of 0.75. In parallel, 500 deep neural network topologies were searched for the classification of linguistic characteristics, achieving an F1 score of 0.392. The fusion of these modalities shows a significant improvement, with every multimodal approach outperforming all unimodal models. In particular, the ELECTRA Transformer fused with the neural network achieved an F1 score of 0.996. The proposed approach is finally encapsulated in a stakeholder-facing web application, providing non-technical stakeholder access to real-time insights on text complexity, reading difficulty, curriculum alignment, and recommendations for learning age range. The application empowers data-driven decision making and reduces manual workload by integrating AI-based recommendations into lesson planning for English literature.
• Abstract（参考訳）: 英語カリキュラムへの新しい文学の統合は、様々な教室のニーズに対して、読みやすさとテキストの適応を迅速に評価するスケーラブルなツールがしばしば欠如しているため、依然として課題である。 本研究は,変圧器を用いたテキスト分類と言語的特徴分析を組み合わせたマルチモーダル手法により,このギャップに対処することを提案する。 8つの最先端トランスフォーマーがセグメント化されたテキストデータに基づいて微調整され、BERTはF1スコアが0.75である。 同時に500の深いニューラルネットワークトポロジを探索し, F1スコア0.392を達成した。 これらのモダリティの融合は、全てのマルチモーダルアプローチが全ての単調モデルより優れており、顕著な改善を示している。 特に、ニューラルネットワークと融合したELECTRA変換器は、F1スコアが0.996である。 提案手法は、ステークホルダーが対象とするWebアプリケーションにカプセル化され、非技術ステークホルダーが、テキストの複雑さ、読みやすさ、カリキュラムのアライメント、学習年齢範囲に関するリアルタイムな洞察にアクセスできるようにする。 このアプリケーションは、AIベースのレコメンデーションを英語文学のレッスンプランニングに統合することで、データ駆動による意思決定を強化し、手作業の負荷を削減する。

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