論文の概要: Handling Symbolic Language in Student Texts: A Comparative Study of NLP Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17950v1
• Date: Fri, 23 May 2025 14:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.147048
• Title: Handling Symbolic Language in Student Texts: A Comparative Study of NLP Embedding Models
• Title（参考訳）: 学生テキストにおける記号言語処理:NLP埋め込みモデルの比較検討
• Authors: Tom Bleckmann, Paul Tschisgale,
• Abstract要約: 本研究は, 現代埋め込みモデルが, 科学関連記号表現の処理・解釈能力にどう影響するかを考察する。 以上の結果から,OpenAIのGPT-text-embedding-3-largeは,他のすべての検査モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Natural Language Processing (NLP) have facilitated the analysis of student-generated language products in learning analytics (LA), particularly through the use of NLP embedding models. Yet when it comes to science-related language, symbolic expressions such as equations and formulas introduce challenges that current embedding models struggle to address. Existing studies and applications often either overlook these challenges or remove symbolic expressions altogether, potentially leading to biased findings and diminished performance of LA applications. This study therefore explores how contemporary embedding models differ in their capability to process and interpret science-related symbolic expressions. To this end, various embedding models are evaluated using physics-specific symbolic expressions drawn from authentic student responses, with performance assessed via two approaches: similarity-based analyses and integration into a machine learning pipeline. Our findings reveal significant differences in model performance, with OpenAI's GPT-text-embedding-3-large outperforming all other examined models, though its advantage over other models was moderate rather than decisive. Beyond performance, additional factors such as cost, regulatory compliance, and model transparency are discussed as key considerations for model selection. Overall, this study underscores the importance for LA researchers and practitioners of carefully selecting NLP embedding models when working with science-related language products that include symbolic expressions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、学習分析(LA)において、特にNLP埋め込みモデルを用いて、学生が生成する言語製品の分析を促進する。 しかし、科学関連の言語に関して言えば、方程式や公式のような象徴的な表現は、現在の埋め込みモデルが解決に苦しむ課題をもたらす。 既存の研究や応用はしばしばこれらの課題を見落としているか、象徴的な表現を完全に排除している。 そこで本研究では,同時代の埋め込みモデルが,科学関係の記号表現を処理・解釈する能力との違いについて考察する。 この目的のために、様々な埋め込みモデルを、真の学生反応から引き出された物理固有の記号表現を用いて評価し、類似性に基づく分析と機械学習パイプラインへの統合という2つのアプローチによる性能評価を行う。 以上の結果から,OpenAIのGPT-text-embedding-3-largeは,他のすべての検査モデルよりも優れているが,他のモデルの優位性は決定的ではない。 パフォーマンス以外にも、コスト、規制コンプライアンス、モデルの透明性といった追加の要因が、モデル選択の主要な考慮事項として議論されている。 本研究は, 記号表現を含む科学関連言語製品を扱う上で, NLP埋め込みモデルを慎重に選択する上で, LA研究者や実践者にとって重要であることを示すものである。

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