教育のための回答-認識質問生成の実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Dugan Liam; Miltsakaki Eleni; Upadhyay Shriyash; Ginsberg Etan; Gonzalez Hannah; Choi Dayheon; Yuan Chuning; Callison-Burch Chris

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204103047888 整理番号：22P0305335

教育のための回答-認識質問生成の実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

A Feasibility Study of Answer-Agnostic Question Generation for Education

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

テキストブックパスに対する回答-診断質問生成モデルの適用性への実現可能性研究を行った。そのようなシステムにおける誤差のかなりの部分が,無関係なあるいは解釈できない質問から生じ,そのような誤差が要約された入力を提供することによって改善されることを示した。著者らは,元のテキストの代わりにこれらのモデル人書き要約が,エキスパート注釈者によって決定されたように,生成された質問(33%→83%)の受容性の著しい増加をもたらすことを見出した。また,人間書き要約がない場合,自動要約が良好な中地として機能できることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

, , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

その他の情報処理 , 人工知能

, , , ,

前のページに戻る