抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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洗練された人工知能(AI)システムの開発は,異なる設計による実験にAI研究者を必要とし,評価(評価分析としてこのタスクを参照する)からの結果を分析する。本論文では,質問応答(QA)システムの領域における評価分析の課題に取り組んだ。QA研究者による徹底的研究を通して,著者らは評価分析のタスクと目標を同定して,著者らがプリズム解析と呼ばれる新しいアプローチを提案することに基づいて,設計合理性のセットを引き出した。プリズム解析は,分類の複数の方法(角度と呼ぶ)を通してデータを調べる。各角度におけるカテゴリは,多様な比較シナリオを可能にするために,集合計量によって測定される。QA評価のプリズム解析を容易にするために,視覚分析(VA)ツールであるQuestion Space Angizer(QSAnglizer)を設計し,実装した。QSAnglizerにおいて,質問によって形成された高次元空間を,いくつかの角度(例えば,トピックおよび質問タイプ)に基づくカテゴリに分割した。各カテゴリは,精度,質問数,および評価にわたる精度分散により集約される。QSAnglizerはこれらの角度を可視化し,QA研究者が個別および全体的に様々な観点から評価を検討し,比較することができる。さらに,QA研究者は,複雑な質問を構築するためにクリックによって任意の角度に基づいて質問をフィルターにかける。制御された実験とエキスパートレビューによりQSAnglyzerを検証した。結果は,QSAnglizerを使用するとき,ユーザがより速く(plt0.01),より正確に(plt0.05)分析作業を実行して,新しい洞察を得るのが速いことを示した。著者らは,プリズム解析とQSAnglizer足場評価分析について議論し,将来の研究のための方向を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
