論文の概要: From Arabic Text to Puzzles: LLM-Driven Development of Arabic Educational Crosswords
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11035v1
- Date: Sun, 19 Jan 2025 12:57:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:23:19.281287
- Title: From Arabic Text to Puzzles: LLM-Driven Development of Arabic Educational Crosswords
- Title(参考訳): アラビア語テキストからパズルへ:アラビア語教育用クロスワードのLLM駆動開発
- Authors: Kamyar Zeinalipour, Mohamed Zaky Saad, Marco Maggini, Marco Gori,
- Abstract要約: このプロジェクトはアラビア語に合わせた先進的な教育ツールの不足に対処する。
文化的かつ言語的に関係のあるツールを提供することで、学習をより魅力的かつ効果的にすることを目的としています。
このツールは、教育パラダイムを進化させるだけでなく、対話的および認知的学習技術の新たな標準も設定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.876144855651608
- License:
- Abstract: We present an Arabic crossword puzzle generator from a given text that utilizes advanced language models such as GPT-4-Turbo, GPT-3.5-Turbo and Llama3-8B-Instruct, specifically developed for educational purposes, this innovative generator leverages a meticulously compiled dataset named Arabic-Clue-Instruct with over 50,000 entries encompassing text, answers, clues, and categories. This dataset is intricately designed to aid in the generation of pertinent clues linked to specific texts and keywords within defined categories. This project addresses the scarcity of advanced educational tools tailored for the Arabic language, promoting enhanced language learning and cognitive development. By providing a culturally and linguistically relevant tool, our objective is to make learning more engaging and effective through gamification and interactivity. Integrating state-of-the-art artificial intelligence with contemporary learning methodologies, this tool can generate crossword puzzles from any given educational text, thereby facilitating an interactive and enjoyable learning experience. This tool not only advances educational paradigms but also sets a new standard in interactive and cognitive learning technologies. The model and dataset are publicly available.
- Abstract(参考訳): 本稿では, GPT-4-Turbo, GPT-3.5-Turbo, Llama3-8B-Instructなどの先進言語モデルを利用したアラビア語クロスワードパズル生成器を提案する。
このデータセットは、定義されたカテゴリ内の特定のテキストやキーワードに関連付けられた関連するヒントの生成を支援するために、複雑に設計されている。
このプロジェクトは、アラビア語に適した先進的な教育ツールの不足に対処し、言語学習と認知発達を促進する。
文化的かつ言語的に関係のあるツールを提供することで、ゲーミフィケーションと対話性を通じて学習をより活発にし、効果的にすることを目的としています。
このツールは、最先端の人工知能と現代の学習方法論を統合することで、任意の教育用テキストからクロスワードパズルを生成することができ、インタラクティブで楽しい学習体験を容易にすることができる。
このツールは、教育パラダイムを進化させるだけでなく、対話的および認知的学習技術の新たな標準も設定する。
モデルとデータセットは公開されている。
関連論文リスト
- Harnessing LLMs for Educational Content-Driven Italian Crossword Generation [10.137657521054356]
我々は,イタリア語のクロスワードパズルをテキストから生成するための新しいツールを公開した。
我々は、GPT-4o、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama3-8b-Instructといった先進言語モデルを用いている。
この最先端ジェネレータは、包括的なイタリア・クルー・インストラクトデータセットを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T21:13:25Z) - Enhancing Language Learning through Technology: Introducing a New English-Azerbaijani (Arabic Script) Parallel Corpus [0.9051256541674136]
本稿では,英語・アゼルバイジャン語の並列コーパスについて紹介する。
これは、低リソース言語のための言語学習と機械翻訳の技術的ギャップを埋めるように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-06T21:23:20Z) - Transformer Models in Education: Summarizing Science Textbooks with AraBART, MT5, AraT5, and mBART [4.214194481944042]
我々はアラビア語の教科書を対象とする高度なテキスト要約システムを開発した。
このシステムは、パレスチナのカリキュラムにおいて、11年生と12年生の生物学教科書で見られる最も重要な文章を評価し、抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T20:14:09Z) - A Turkish Educational Crossword Puzzle Generator [10.434753479074814]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の機能を活用したトルコ語クロスワードパズル生成器について紹介する。
これは、AIを活用した教育における注目すべきステップであり、トルコの学習とゲームライクなエンゲージメントを融合させ、トルコにおけるインタラクティブでインテリジェントな学習ツールの新しい標準を設定している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-11T15:18:56Z) - ArabIcros: AI-Powered Arabic Crossword Puzzle Generation for Educational
Applications [11.881406917880287]
本稿では,先進的なAI技術によって駆動される最初のアラビア語クロスワードパズル生成器を提案する。
GPT4, GPT3-Davinci, GPT3-Curie, GPT3-Babbage, GPT3-Ada, BERTといった最先端の大規模言語モデルを活用すると、システムは独特で困難な手がかりを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T10:03:50Z) - AceGPT, Localizing Large Language Models in Arabic [73.39989503874634]
本稿では,アラビア語のテキストによる事前学習,ネイティブなアラビア語命令を利用したSFT(Supervised Fine-Tuning),アラビア語のGPT-4応答を含む総合的なソリューションを提案する。
目標は、文化的に認知され、価値に整合したアラビア語のLLMを、多様で応用特有のアラビア語コミュニティのニーズに適応させることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T13:20:13Z) - Storyfier: Exploring Vocabulary Learning Support with Text Generation
Models [52.58844741797822]
本研究では,学習者の興味をひく対象語に対するコヒーレントな文脈を提供するために,Storyfierを開発した。
学習者は一般的に、生成したストーリーを目標語を接続し、学習負荷を緩和するための支援を書くのに好む。
読み書き学習セッションでは、AI機能のないベースラインツールで学習するよりも、Storyfierを使用する参加者は、リコールやターゲット語の使用でパフォーマンスが悪くなります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T18:25:00Z) - Informative Text Generation from Knowledge Triples [56.939571343797304]
本稿では,トレーニング中に学習した有用な知識を記憶するために,メモリネットワークを利用した新しいメモリ拡張ジェネレータを提案する。
我々は、新しい設定のためのWebNLGからデータセットを導き、我々のモデルの有効性を調べるための広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T14:35:57Z) - VidLanKD: Improving Language Understanding via Video-Distilled Knowledge
Transfer [76.3906723777229]
言語理解を改善するためのビデオ言語知識蒸留法VidLanKDを提案する。
我々は、ビデオテキストデータセット上でマルチモーダル教師モデルを訓練し、その知識をテキストデータセットを用いて学生言語モデルに伝達する。
我々の実験では、VidLanKDはテキストのみの言語モデルや発声モデルよりも一貫した改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-06T15:41:32Z) - Reinforced Iterative Knowledge Distillation for Cross-Lingual Named
Entity Recognition [54.92161571089808]
言語間NERは、知識をリッチリソース言語から低リソース言語に転送する。
既存の言語間NERメソッドは、ターゲット言語でリッチなラベル付けされていないデータをうまく利用しない。
半教師付き学習と強化学習のアイデアに基づく新しいアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T05:46:22Z) - Exploiting Structured Knowledge in Text via Graph-Guided Representation
Learning [73.0598186896953]
本稿では、知識グラフからのガイダンスを用いて、生テキスト上で学習する2つの自己教師型タスクを提案する。
エンティティレベルのマスキング言語モデルに基づいて、最初のコントリビューションはエンティティマスキングスキームです。
既存のパラダイムとは対照的に,本手法では事前学習時にのみ,知識グラフを暗黙的に使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T14:22:42Z)
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。