基于选择的 MOOC 问答系统
计算与语言
2019-11-19 v1 人工智能
机器学习
机器学习
摘要
e-Yantra 机器人竞赛（eYRC）是由 IIT Bombay 主办的独特机器人竞赛，实际上是一门嵌入式系统与机器人学 MOOC。注册人数逐年指数增长，从 2012 年的 4500 人增至 2019 年的逾 34000 人。在这长达 5 个月的竞赛中，学生在严峻的时间压力下学习复杂技能，并可访问讨论论坛以发布关于学习材料的疑问。对项目人员而言，实时回答问题是一项挑战。在此，我们展示了深度学习在 eYRC 讨论论坛实时问答中的优势。我们展示了基于 Transformer 的上下文嵌入机制（如 Bidirectional Encoder Representation From Transformer (BERT)）相对于词嵌入机制（如 Word2Vec）的优势。我们提出一种加权相似度度量作为匹配测度，并发现其比单独的内容-内容或标题-标题相似度更可靠。回复问题的自动化将周转响应时间（TART）从最短 21 分钟降至最短 0.3 秒。
引用
@article{arxiv.1911.07629,
title = {Selection-based Question Answering of an MOOC},
author = {Atul Sahay and Smita Gholkar and Kavi Arya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07629},
year = {2019}
}