一种支持课堂中儿童信息搜寻的多视角学习排序方法
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2023-08-30 v1
摘要
我们引入了一种新颖的重排序模型，旨在增强标准搜索引擎的功能，以支持儿童（6至11岁）的课堂搜索活动。该模型通过平衡风险与回报，扩展了已知的列表式学习排序框架。如此一来，该模型能够通过分析给定主流搜索引擎检索到的网络资源的URL、摘要和页面标题，优先选出教育契合度、适宜性和充分可读性高的网络资源。实验结果，包括消融研究和与现有基线的比较，展示了所提模型的正确性。本工作的成果证明了在设计算法以更好地支持儿童信息发现时，考虑课堂环境固有的多视角（例如教育契合度、可读性和不当性）的价值。
引用
@article{arxiv.2308.15265,
title = {A Multi-Perspective Learning to Rank Approach to Support Children's Information Seeking in the Classroom},
author = {Garrett Allen and Katherine Landau Wright and Jerry Alan Fails and Casey Kennington and Maria Soledad Pera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15265},
year = {2023}
}
备注
Extended version of the manuscript to appear in proceedings of the 22nd IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology