Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Answer Validation using Text Similarity

論文の概要: Automated Answer Validation using Text Similarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08688v1
Date: Sat, 13 Jan 2024 07:13:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 18:23:41.363418
Title: Automated Answer Validation using Text Similarity
Title（参考訳）: テキスト類似性を用いた自動回答検証
Authors: Balaji Ganesan, Arjun Ravikumar, Lakshay Piplani, Rini Bhaumik, Dhivya Padmanaban, Shwetha Narasimhamurthy, Chetan Adhikary, Subhash Deshapogu
Abstract要約: 情報検索手法はニューラルな手法よりも優れており、特にこの問題の複数選択版において優れている。我々は,シームズニューラルネットワークモデルを実装し,この問題に対する一般化された解を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5025737475817937
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated answer validation can help improve learning outcomes by providing appropriate feedback to learners, and by making question answering systems and online learning solutions more widely available. There have been some works in science question answering which show that information retrieval methods outperform neural methods, especially in the multiple choice version of this problem. We implement Siamese neural network models and produce a generalised solution to this problem. We compare our supervised model with other text similarity based solutions.
Abstract（参考訳）: 自動回答検証は、学習者に適切なフィードバックを提供し、質問応答システムとオンライン学習ソリューションをより広く利用することで、学習結果を改善するのに役立つ。情報検索手法が神経学的手法よりも優れていることを示す科学質問応答の研究は、特にこの問題の複数選択バージョンにおいて行われている。我々は,シームズニューラルネットワークモデルを実装し,この問題に対する一般化された解を生成する。教師付きモデルと他のテキスト類似性に基づくソリューションを比較した。

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