Изображение:Potapova2020Thesis.pdf

Материал из MachineLearning.

Изображение
История файла
Ссылки

Potapova2020Thesis.pdf‎ (размер файла: 1,07 МБ, MIME-тип: application/pdf)

На сегодняшний день все более популярными становятся системы дистанционного образования и системы массовых открытых онлайн курсов, такие как Coursera, edX и другие. Пользователи таких систем уже получают персональные рекомендации образовательного контента на основе своих прошлых действий. Однако для построения индивидуальных образовательных траекторий необходимо учитывать образательную цель пользователя. Предполагается, что пользователь заполняет анкету, в которой формулирует свою цель на естественном языке, а также выбирает варианты ответов на несколько формальных вопросов. Часть анкет размечается экспертами, которые оценивают, насколько конкретно пользователи формулировали свои цели.

В работе предлагается модель классификации, которая определяет степень конкретности образовательных целей пользователя в системе дистанционного образования. Алгоритм основан на тематической модели с аддитивной регуляризацией, которая в явном виде учитывает предположение о разлелении текстов, слов и тем на конкретные и неконкретные.

Проведенные вычислительные эксперименты показали, что тематическая модель специфичности документов справляется с задачей лучше, чем стандартные модели бинарной классификации - наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия, а также упрощённая тематическая модель классификации, построенная без моделирования конкретности.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть как тогда выглядел файл.

	Дата/время	Участник	Размер объекта	Размер файла	Примечание
текущий	09:36, 17 июня 2020	Polina Potapova (Обсуждение \| вклад)		1,07 МБ	На сегодняшний день все более популярными становятся системы дистанционного образования и системы массовых открытых онлайн курсов, такие