Vi tar itu med utmaningen att automatiskt generera frågor från läsmaterial för utbildningspraxis och bedömning. Vår strategi är att övergenerera frågor, sedan ranka dem. Vi använder manuellt skrivna regler för att utföra en sekvens av generella syntaktiska omvandlingar (t.ex. subjekt-extraordinära inversion) för att omvandla förklarande meningar till frågor. Dessa frågor rangordnas sedan av en logistisk regressionsmodell tränad på en liten, skräddarsydd datauppsättning bestående av märkt utdata från vårt system. Experimentella resultat visar att rangordningen nästan fördubblar andelen frågor som bedöms som godtagbara av notatorer, från 27 % av alla frågor till 52 % av de högst rankade 20 % av frågorna.
Forskningen i REF föreslår att man använder manuellt skrivna regler för att utföra en sekvens av generella syntaktiska omvandlingar för att omvandla förklarande meningar till frågor.
Good Question! Statistical Ranking for Question Generation
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}