När eleverna läser expositionstext förbättras förståelsen genom att de stannar upp för att svara på frågor som förstärker materialet. Vi beskriver en automatisk frågegenerator som använder semantisk mönsterigenkänning för att skapa frågor av varierande djup och typ för självstudier eller handledning. Under hela tiden undersöker vi hur språkliga överväganden informerar systemdesign. I det beskrivna systemet används semantiska rollmärkningar av källmeningar på ett domänoberoende sätt för att generera både frågor och svar relaterade till källmeningen. Utvärderingsresultaten visar en minskning av felfrekvensen med 44 % i förhållande till de bästa tidigare systemen, i genomsnitt över alla mätvärden och upp till 61 % i felfrekvensen i grammatiska bedömningar.
Ref föreslog en automatisk frågegenerator som drar nytta av semantisk mönsterigenkänning för att generera frågor som har olika djup och typ för handledning eller självstudier.
Linguistic Considerations in Automatic Question Generation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}