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J-GLOBAL ID：201702219165404546   整理番号：17A1645234

知的教育システムのための自動質問生成【Powered by NICT】

Automatic question generation for intelligent tutoring systems

著者 (3件)： Shah Riken (Computer Engineering Department, D.J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India) ,  Shah Deesha (Computer Engineering Department, D.J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India) ,  Kurup Lakshmi (Computer Engineering Department, D.J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCITA  ページ： 127-132  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,任意の与えられた入力テキストの自動(1正解択一)MCQ(多重選択質問)生成のシステムとともに不正解の選択肢のセットを提示した。システムはWikipedia記事のURLから成るWikipediaベースデータセット上で訓練される。両bigramとunigramsからなる重要語(キーワード)は知識ベースの多くの他の構成要素に沿った辞書で抽出し,貯蔵される。不正解の選択肢の生成のための模範的関係発見法を用いて抽出されたキーワードと文脈ベース類似性アプローチをランク付けするための逆文書頻度(IDF)測度を用いた。さらに,質問生成相は不完全情報による問題を避けるために談話結合子から出発して文除去を含んでいる。は多くの類似したアプローチと比較して有意な精度を得た。結果は,人間の介入ではないことを考慮して非常に有望である。自動質問生成のタスクは,MOOC(大規模公開オンライン講座),インテリジェントチュータリングシステムにおけると自己評価のために非常に重要である新しい概念を学習した。物理学の分野を対象に提案システムを開発したが,それは任意の場に拡張することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 等級づけ ,  自己評価 ,  多重化 ,  知識ベース ,  類似性 ,  測度 ,  *キーワード
準シソーラス用語： 談話 ,  不完全情報 ,  bigram ,  ウィキペディア ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知的教育システム ,  質問