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J-GLOBAL ID：202202234125917568   整理番号：22A1165176

ルールベースアルゴリズムからのQAの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating QA from Rule-based Algorithms

著者 (4件)： Rao Pratiksha Rajesh (Shah and Anchor Kutchhi Engineering College,Dept. of Computer Engineering,Mumbai,India) ,  Jhawar Tanay Navneet (Shah and Anchor Kutchhi Engineering College,Dept. of Computer Engineering,Mumbai,India) ,  Kachave Yash Avinash (Shah and Anchor Kutchhi Engineering College,Dept. of Computer Engineering,Mumbai,India) ,  Hirlekar Vaishali (Shah and Anchor Kutchhi Engineering College,Dept. of Computer Engineering,Mumbai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1697-1703  発行年： 2022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： 教育産業において,質問に答える質問を,主題の1つの理解を判断するための一般的パラメータとして使用した。定期的な基礎にquiを取り入れることは,個人の感覚を感じるのを助け,また,特定の主題に関する学生の理解を評価するのを助ける。質問と回答のペアリングは時間のかかるタスクである。この問題を解決するために,本論文では,多様なタイプの質問-回答ペアを生成する自動自然言語処理モデルを生成する方法を検討した。モデルは,英語言語におけるテキストの形で入力を取り上げ,複合質問として出力,関連ディストラクタによる多重選択質問,およびBlanks型質問におけるFillを生成する。複雑な質問を生成するために,ルールベースアルゴリズムを使用した。Blanks型質問における多重Choice質問とFillを生成するために,GLoVeモデルからのベクトルアルゴリズムをルールベースアルゴリズムと共に用いた。本論文はまた,質問製造プロセスにおいて観察されるパターンと規則の解析の詳細な説明を含む。SQuADデータセットをこの解析に使用し,同じデータセットを用いてモデルを訓練した。このモデルの実装プロセスは,既存のモデルよりも高い構文的正当性を有する多様な質問を生成することに焦点を当てた。本論文に言及したアプローチは,教育, enter楽,キッツの生成,仮想学習支援,およびどんなトピックへのより深い洞察を得るためにも使用できる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  教育 ,  ベクトル ,  言語 ,  英語 ,  自然言語処理 ,  多重化 ,  生産工程 ,  *ルールベース
準シソーラス用語： 構文 ,  仮想学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： QA