論文の概要: Generating News-Centric Crossword Puzzles As A Constraint Satisfaction and Optimization Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04688v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 03:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:10:37.789209
• Title: Generating News-Centric Crossword Puzzles As A Constraint Satisfaction and Optimization Problem
• Title（参考訳）: 制約満足度と最適化問題としてのニュース中心クロスワードパズルの生成
• Authors: Kaito Majima, Shotaro Ishihara
• Abstract要約: 本稿では,ニュースに対する関心を喚起する事例に着目し,ニュース中心のクロスワードパズルを自動生成する枠組みを提案する。 可能なシナリオを設計し、制約満足度と最適化の問題としてプロトタイプを構築しました。 その結果,ニュース中心のクロスワードパズルは,ニュース由来の単語が少ない場合でも生成可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crossword puzzles have traditionally served not only as entertainment but also as an educational tool that can be used to acquire vocabulary and language proficiency. One strategy to enhance the educational purpose is personalization, such as including more words on a particular topic. This paper focuses on the case of encouraging people's interest in news and proposes a framework for automatically generating news-centric crossword puzzles. We designed possible scenarios and built a prototype as a constraint satisfaction and optimization problem, that is, containing as many news-derived words as possible. Our experiments reported the generation probabilities and time required under several conditions. The results showed that news-centric crossword puzzles can be generated even with few news-derived words. We summarize the current issues and future research directions through a qualitative evaluation of the prototype. This is the first proposal that a formulation of a constraint satisfaction and optimization problem can be beneficial as an educational application.
• Abstract（参考訳）: クロスワードパズルは伝統的にエンターテイメントだけでなく、語彙や言語能力の獲得に使える教育ツールとしても機能してきた。 教育目的を高める1つの戦略はパーソナライゼーションであり、特定のトピックにより多くの単語を含めるなどである。 本稿では,ニュースに対する人々の興味を喚起する事例に注目し,ニュース中心のクロスワードパズルを自動的に生成する枠組みを提案する。 可能なシナリオを設計し,制約満足度と最適化の問題として,可能な限り多くのニュース由来の単語を含むプロトタイプを構築した。 実験では, いくつかの条件下で発生確率と時間について報告した。 その結果、ニュース中心のクロスワードパズルは、ニュース由来の単語がほとんどなくても生成できることがわかった。 本稿では,プロトタイプの質的評価を通じて現状の課題と今後の研究方向性を概説する。 制約満足度と最適化問題の定式化が教育応用として有用であることを示す最初の提案である。

関連論文リスト

• Likelihood as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation [78.28197013467157]
  言語モデルの性能の効果的な指標としての可能性を示す。 提案手法は,より優れた性能をもたらすプロンプトの選択と構築のための尺度として,疑似可能性を利用する2つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T13:14:09Z)
• CAST: Corpus-Aware Self-similarity Enhanced Topic modelling [16.562349140796115]
  CAST: Corpus-Aware Self-similarity Enhanced Topic modelling, a novel topic modelling methodを紹介する。 機能的単語が候補話題語として振る舞うのを防ぐための効果的な指標として自己相似性を見出した。 提案手法は,生成したトピックの一貫性と多様性,およびノイズの多いデータを扱うトピックモデルの能力を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T15:27:11Z)
• Efficient Personalized Text-to-image Generation by Leveraging Textual Subspace [52.24866347353916]
  本稿では,テキストサブスペースへのターゲット埋め込みを効率的に探索する手法を提案する。 また,テキスト部分空間の基底を決定するための効率的な選択戦略を提案する。 本手法は、個人化されたテキスト・画像生成のためのより効率的な表現学習への扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-30T06:41:21Z)
• Retrieval is Accurate Generation [99.24267226311157]
  本稿では,支援文書の集合からコンテキスト認識句を選択する新しい手法を提案する。 本モデルでは,検索対象のベースラインの中で,最高の性能と低レイテンシを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T14:16:19Z)
• Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive Word Puzzles [9.84767617576152]
  我々はクロスワードの手がかりを生成し検証するための総合システムを開発した。 モデルを微調整するために、ヒントと答えのペアのデータセットがコンパイルされた。 与えられたテキストからクロスワードの手がかりを生成するために、ゼロ/フォーショット学習技術が用いられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T11:17:29Z)
• Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models [52.31950122881687]
  言語モデル推論のための新しいフレームワーク、Tree of Thoughts (ToT)を紹介します。 ToTは、言語モデルを促進するために人気のChain of Thoughtアプローチを一般化する。 実験の結果,ToTは言語モデルの問題解決能力を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T23:16:17Z)
• Automated Graph Genetic Algorithm based Puzzle Validation for Faster Game Desig [69.02688684221265]
  本稿では,コンピュータゲームにおける論理パズルを効率的に解くための進化的アルゴリズムを提案する。 制約満足度問題に対するハイブリッド遺伝的アプローチの様々なバリエーションについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T18:15:33Z)
• Automatic Generation of Word Problems for Academic Education via Natural Language Processing (NLP) [0.0]
  この論文は、多様で文脈に富んだ単語問題を生成するアプローチを提案する。 提案手法は数学統計学において有効な単語問題を生成するのに有効であることが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T15:36:19Z)
• Playing Codenames with Language Graphs and Word Embeddings [21.358501003335977]
  言語グラフBabelNetからコード名の手がかりを生成できるアルゴリズムを提案する。 本稿では,手掛かりの質を測定する新しいスコアリング機能を提案する。 BabelNet-Word Selection Framework(BabelNet-WSF)を開発して、BabelNetの手がかり品質を向上させます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T18:23:03Z)
• Decrypting Cryptic Crosswords: Semantically Complex Wordplay Puzzles as a Target for NLP [5.447716844779342]
  クリプティック・クロスワード(Cryptic crosswords)は、イギリスにおける英語を話すクロスワードである。 ベンチマークとして使用可能な暗号クロスワードヒントのデータセットを提示し,それらを解決するためにシーケンス・ツー・シーケンスモデルをトレーニングする。 新たなカリキュラム学習手法により,性能を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T18:54:00Z)
• Intrinsic Probing through Dimension Selection [69.52439198455438]
  現代のほとんどのNLPシステムは、様々なタスクにおいて驚くほど高いパフォーマンスが得られる事前訓練された文脈表現を使用している。 このような高いパフォーマンスは、ある種の言語構造がこれらの表現に根ざしない限りはあり得ず、それを探究する研究が盛んに行われている。 本稿では,言語情報が表現内でどのように構造化されているかを示す内在的探索と,先行研究で広く普及している外在的探索とを区別し,抽出に成功したことを示すことによって,そのような情報の存在を主張するのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T15:21:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。