論文の概要: Automated Question Generation for Science Tests in Arabic Language Using NLP Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08520v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 20:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 22:37:00.739207
- Title: Automated Question Generation for Science Tests in Arabic Language Using NLP Techniques
- Title（参考訳）: NLP技術を用いたアラビア語の科学実験のための自動質問生成
- Authors: Mohammad Tami, Huthaifa I. Ashqar, Mohammed Elhenawy,
- Abstract要約: 本研究は,3段階のプロセス上に構築されたイノベーティブなアラビア質問生成システムを提案する。
提案手法と結果は83.50%の精度、78.68%のリコール、80.95%のFlスコアを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.233512464561313
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Question generation for education assessments is a growing field within artificial intelligence applied to education. These question-generation tools have significant importance in the educational technology domain, such as intelligent tutoring systems and dialogue-based platforms. The automatic generation of assessment questions, which entail clear-cut answers, usually relies on syntactical and semantic indications within declarative sentences, which are then transformed into questions. Recent research has explored the generation of assessment educational questions in Arabic. The reported performance has been adversely affected by inherent errors, including sentence parsing inaccuracies, name entity recognition issues, and errors stemming from rule-based question transformation. Furthermore, the complexity of lengthy Arabic sentences has contributed to these challenges. This research presents an innovative Arabic question-generation system built upon a three-stage process: keywords and key phrases extraction, question generation, and subsequent ranking. The aim is to tackle the difficulties associated with automatically generating assessment questions in the Arabic language. The proposed approach and results show a precision of 83.50%, a recall of 78.68%, and an Fl score of 80.95%, indicating the framework high efficiency. Human evaluation further confirmed the model efficiency, receiving an average rating of 84%.
- Abstract（参考訳）: 教育評価のための質問生成は、教育に応用される人工知能における成長分野である。
これらの質問生成ツールは、インテリジェント・チュータリングシステムや対話型プラットフォームなど、教育技術分野において重要な役割を担っている。
明確な答えを必要とする評価質問の自動生成は、通常、宣言文内の構文的および意味的な指示に依存し、質問に変換される。
最近の研究は、アラビア語における評価教育問題の発生を探求している。
報告された性能は、文解析の不正確さ、名前の認識の問題、ルールベースの質問変換に起因する誤りなど、固有の誤りによって悪影響を受けている。
さらに、長大なアラビア語文の複雑さがこれらの課題に寄与している。
本研究は,キーワードとキーフレーズ抽出,質問生成,その後のランク付けという3段階のプロセスに基づいて,アラビア語の革新的な質問生成システムを提案する。
本研究の目的は,アラビア語における評価質問の自動生成に関わる課題に対処することである。
提案手法と結果から,83.50%の精度,78.68%のリコール,80.95%のFlスコアが得られた。
人的評価によりモデルの有効性が確認され、平均評価は84%となった。
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