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J-GLOBAL ID:201702233962289209   整理番号:17A1256145

共同執筆における寄与の測定:適応NMF話題モデル化アプローチ【Powered by NICT】

Measuring contribution in collaborative writing: An adaptive NMF topic modelling approach
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: ICEDEG  ページ: 63-70  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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世界大学では,教師は,学生から提出された宿題とグループプロジェクトをレビュー時間のかなりの量を費やしている可能性がある。Google Docsのような,Webベース技術は,学生文書を書く協調のためのプラットフォームを提供した。現在,これらのプラットフォームは,各学生による個々の寄与に関する限られた情報を提供した。以前の研究では,協調的著述における個人の寄与の定量的側面に焦点を当てているが,品質アスペクトはあまり注目されていない。本論文では,スペイン語に協調して書かれた文書に大きく寄与していることを定量的入力だけでなくコンテンツの品質を測定するための新しいモデルを提案した。モデリング技術に基づいて,筆者らは適応型非負行列因数分解(NMF)モデルを用いて文書の内容から話題を抽出し,高い学生と寄与を格付けした。プロジェクトの一部として筆者らの大学の学術システムへ学生から提出されたGoogle文書を用いて,実験結果は,編集や単語数のような他のベースライン法に比べて,このモデルはヒト評価者により与えられるスコアに対するより良い近似を提供することを示した。,提案モデルでは,学術システム内の自動採点サブシステムの一部として使用される共同文書における学生の寄与のベースラインスコアを提供することができる。これは文書の改訂およびグレーディングと関連するそれらの負荷を低減するために指導を可能にするであろう,より適切な研究への時間に焦点を当てた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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その他の情報処理  ,  自然語処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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