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Enregistrement W3125846137 · doi:10.18280/ria.340606

AQG: Arabic Question Generator

2020· article· en· W3125846137 sur OpenAlexvenueno aff
Kheira Zineb Bousmaha, Nour H. Chergui, Mahfoud Sid Ali Mbarek, Lamia Hadrich Belguith

Notice bibliographique

RevueRevue d intelligence artificielle · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopic Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGenerator (circuit theory)Natural language processingArtificial intelligenceArabicSentenceGrammarSet (abstract data type)Process (computing)Semantics (computer science)LexiconProgramming languageLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arabic natural language process (ANLP) community does not have an automatic generator of questions for texts in the Arabic language. Our objective is to provide it one. This paper presents a novel automatic question generation approach that generates questions as a form of support for children learning through the platform QUIZZITO. Our approach combines the semantic role labelling of PropBank (SRL) and the flexibility of question models. It essentially relates to an approach of instantiation model of representation based on an analysis focused on the semantics. This allowed us to capture the maximum sense of sentence given the flexibility of the grammar of the Arabic language. This model was written in a set of Patterns and Templates based on the REGEX languages. Our goal is to enrich Quizzito's online quiz platform, which contains more than 254.5k quizzes, and to provide it with a generator of Arabic language questions for children's texts. Our Arabic Question Generator system (AQG) is functional and reaches up to 86% f-measure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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