論文の概要: Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive
Word Puzzles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15723v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 11:17:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 16:00:27.166584
- Title: Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive
Word Puzzles
- Title(参考訳): イタリア語クロスワード生成:対話型単語パズルによる教育の強化
- Authors: Kamyar Zeinalipour, Tommaso laquinta, Asya Zanollo, Giovanni Angelini,
Leonardo Rigutini, Marco Maggini, Marco Gori
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.84767617576152
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Educational crosswords offer numerous benefits for students, including
increased engagement, improved understanding, critical thinking, and memory
retention. Creating high-quality educational crosswords can be challenging, but
recent advances in natural language processing and machine learning have made
it possible to use language models to generate nice wordplays. The exploitation
of cutting-edge language models like GPT3-DaVinci, GPT3-Curie, GPT3-Babbage,
GPT3-Ada, and BERT-uncased has led to the development of a comprehensive system
for generating and verifying crossword clues. A large dataset of clue-answer
pairs was compiled to fine-tune the models in a supervised manner to generate
original and challenging clues from a given keyword. On the other hand, for
generating crossword clues from a given text, Zero/Few-shot learning techniques
were used to extract clues from the input text, adding variety and creativity
to the puzzles. We employed the fine-tuned model to generate data and labeled
the acceptability of clue-answer parts with human supervision. To ensure
quality, we developed a classifier by fine-tuning existing language models on
the labeled dataset. Conversely, to assess the quality of clues generated from
the given text using zero/few-shot learning, we employed a zero-shot learning
approach to check the quality of generated clues. The results of the evaluation
have been very promising, demonstrating the effectiveness of the approach in
creating high-standard educational crosswords that offer students engaging and
rewarding learning experiences.
- Abstract(参考訳): 教育クロスワードは、エンゲージメントの向上、理解の改善、批判的思考、記憶保持など、学生に多くの恩恵をもたらす。
高品質な教育用クロスワードの作成は難しいが、近年の自然言語処理と機械学習の進歩により、言語モデルを使用して優れたワードプレイを生成することが可能になった。
GPT3-DaVinci、GPT3-Curie、GPT3-Babbage、GPT3-Ada、BERT-uncasedといった最先端言語モデルの活用により、クロスワードの手がかりの生成と検証のための包括的なシステムの開発が進められている。
ヒントと答えのペアの大規模なデータセットがコンパイルされ、教師付き方法でモデルを微調整し、与えられたキーワードからオリジナルで挑戦的な手がかりを生成する。
一方、与えられたテキストからクロスワード手がかりを生成するために、ゼロショット学習技術を用いて入力テキストからヒントを抽出し、パズルに多様性と創造性を付加した。
データを生成するために微調整されたモデルを採用し,人間の監督により手がかり抽出部品の受容性をラベル付けした。
品質を確保するため,ラベル付きデータセット上で既存の言語モデルを微調整した分類器を開発した。
逆に,ゼロショット学習を用いて,与えられたテキストから生成した手掛かりの品質を評価するために,ゼロショット学習手法を適用した。
評価の結果は非常に有望であり、学生が学習経験に参加し、報酬を与えるための、高水準の教育用クロスワードの作成におけるアプローチの有効性を示した。
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