Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för automatisk rapporteringsgenerering från tidsseriedata, i samband med feedbackgenerering av studenter. Vår föreslagna metod behandlar innehållsval som ett multi-label (ML) klassificeringsproblem, som tar som indata tidsserie data och utdata en uppsättning mallar, samtidigt fånga beroenden mellan valda mallar. Vi visar att denna metod genererar utdata närmare den feedback som föreläsare faktiskt genererade, uppnå 3,5% högre noggrannhet och 15% högre F-poäng än flera enkla klassificeringar som håller en historia av valda mallar. Dessutom jämför vi en ML-klassificerare med en strategi för förstärkningslärande (RL) i simulering och med hjälp av betyg från verkliga studentanvändare. Vi visar att de olika metoderna har olika fördelar, med ML är mer exakt för att förutsäga vad som sågs i träningsdata, medan RL är mer undersökande och något föredras av studenterna.
Vårt tidigare arbete visade att vid jämförelse av RL och handledd inlärning i samband med feedbackgenerering av studenter föredrog studenterna den produktion som genererades av RL-systemet REF.
Comparing Multi-label Classification with Reinforcement Learning for Summarisation of Time-series Data
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}