iVoca の履歴から単語の難易度を計算 - 木曜不足

まずは iVoca のデータを使って自分で IRT で計算してみるところからかな。 というわけで、ユーザの学習履歴から単語の難易度を求めるコードを書いてみた。 ソーシャルっぽい！ 残念ながら IRT(項目反応理論) について書かれた文献を持っていないのだが、id:niam さんの SocialDict についてのプレゼン資料 のおかげで、「２値のラッシュモデル＋逐次勾配降下」なら単純なロジスティック回帰であることがわかるので、簡単に実装できた。 しかも IRT の特徴ベクトルが疎であることを用いると、非常にシンプルなコードで済む。 # data には [ユーザID, 単語ID, 知ってる(1)/知らない(0)] を格納。 # users/words は各IDをキー、重み(ユーザの語彙力/単語の難しさ)を値とするHash 100.times do |k| eta = 1.0 / (k + 1

[sh19910711]

2009 / "ユーザの学習履歴から単語の難易度を求める + 学習履歴データ(約40万件、7万5千問) / IRT ならブックを横断して単語の難易度の評価ができる / 「ユーザの知らない単語」を予測するのはいくつか問題がありそう"