| アイテムタイプ |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2022-06-14 |
| タイトル |
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タイトル |
KNUIR at the NTCIR-16 RCIR: Predicting Comprehension Level using Regression Models based on Eye-Tracking Metadata |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Yumi Kim
Aluko Ademola
Jeong Hyeun Ko
Heesop Kim
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| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
We participated in the CET sub-task of the NTCIR-16 RCIR. In order to participate in the NTCIR-16 reading comprehension information retrieval (RCIR) CET sub-task, we adopted five regression models: Linear Regression, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, eXtreme Gradient Boosting (XGB) Regressor, and Voting Regressor. We submitted the prediction results of test data to NTCIR- 16 and analyzed the obtained results. Throughout the analysis, we found that Gradient Boosting and Random Forest Regressor generally show better performance with Spearman’s rho of 0.53 and 0.57, respectively. In addition, the feature importance analysis indicated that each participant shows different eye-tracking tendencies for their reading comprehension. Findings in our work may bring insight into the understanding of human reading and information seeking processes with the help of eye-tracking systems by applying various regression models. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2022-06-14 |
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日付タイプ |
Issued |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002002293 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-16/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-16 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-16 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
16 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2022 |
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開始月 |
6 |
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開始日 |
14 |
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終了年 |
2022 |
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終了月 |
6 |
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終了日 |
17 |
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開催期間 |
June 14-17, 2022 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
03-NTCIR16-RCIR-KimY.pdf (829.8 KB)
