RepresentationLearning
#General#NLP#EssayScoring
Issue Date: 2023-07-18 Improving Domain Generalization for Prompt-Aware Essay Scoring via Disentangled Representation Learning, ACL23 Summary自動エッセイスコアリング（AES）は、エッセイを評価するためのモデルですが、既存のモデルは特定のプロンプトにしか適用できず、新しいプロンプトに対してはうまく汎化できません。この研究では、プロンプトに依存しない特徴とプロンプト固有の特徴を抽出するためのニューラルAESモデルを提案し、表現の汎化を改善するための分離表現学習フレームワークを提案しています。ASAPとTOEFL11のデータセットでの実験結果は、提案手法の有効性を示しています。 #NeuralNetwork#Embeddings#NLP
Issue Date: 2022-06-08 Deep contextualized word representations, Peters+, Allen Institute for Artificial intelligence, NAACL18 CommentELMo論文。通常のword embeddingでは一つの単語につき一つの意味しか持たせられなかったが、文脈に応じて異なる意味を表現できるようなEmbeddingを実現し（同じ単語でも文脈に応じて意味が変わったりするので。たとえばrightは文脈に応じて右なのか、正しいなのか、権利なのか意味が変わs ... #Article#NeuralNetwork#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ...
Issue Date: 2023-07-18 Improving Domain Generalization for Prompt-Aware Essay Scoring via Disentangled Representation Learning, ACL23 Summary自動エッセイスコアリング（AES）は、エッセイを評価するためのモデルですが、既存のモデルは特定のプロンプトにしか適用できず、新しいプロンプトに対してはうまく汎化できません。この研究では、プロンプトに依存しない特徴とプロンプト固有の特徴を抽出するためのニューラルAESモデルを提案し、表現の汎化を改善するための分離表現学習フレームワークを提案しています。ASAPとTOEFL11のデータセットでの実験結果は、提案手法の有効性を示しています。 #NeuralNetwork#Embeddings#NLP
Issue Date: 2022-06-08 Deep contextualized word representations, Peters+, Allen Institute for Artificial intelligence, NAACL18 CommentELMo論文。通常のword embeddingでは一つの単語につき一つの意味しか持たせられなかったが、文脈に応じて異なる意味を表現できるようなEmbeddingを実現し（同じ単語でも文脈に応じて意味が変わったりするので。たとえばrightは文脈に応じて右なのか、正しいなのか、権利なのか意味が変わs ... #Article#NeuralNetwork#SentimentAnalysis#NLP
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment#363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」 ...