泰米尔语填空题干扰词生成方法:基于词缀的自动化流程
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更新于2025-01-16
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"这篇论文提出了一种基于词缀的泰米尔语填空题干扰词生成方法,旨在提高泰米尔语教学中的语法、形态和词汇学习。这种方法包括干扰词候选收集和干扰过滤两个步骤,利用词缀信息和高维空间中的特征混合来生成干扰词,并通过ListMLE方法进行过滤,确保生成的干扰词具有较高的可靠性和语义相关性。实验结果显示,该方法在泰米尔语课本的注释数据集上表现优秀,提高了干扰词生成的效率和质量。"
详细知识点:
1. **自动问题生成**: 自动问题生成系统是利用机器学习技术自动化创建问题的过程,旨在减轻教师的工作负担,同时在教育和评估中提供支持。
2. **填空题**: 填空题是一种常用的评估工具,能够有效地测试学生对语言形态结构的理解,例如词汇、语法和句型。
3. **干扰词**: 在填空题中,干扰词是指除正确答案外,设计用于迷惑考生的其他选项。生成高质量的干扰词对于确保测试的有效性和公正性至关重要。
4. **基于词缀的干扰词生成**: 这篇文章的重点是利用词缀(词的前缀、后缀等)来生成泰米尔语填空题的干扰词,这种方法考虑了语言的形态规则,增强了干扰词的自然性和合理性。
5. **两步流程**: 干扰词生成分为两个步骤:首先收集干扰词候选,这涉及到在高维空间中结合正字法和语义特征;其次,通过干扰过滤步骤,使用ListMLE等方法学习排名模型,以筛选出最合适的干扰词。
6. **ListMLE方法**: ListMLE是一种基于特征的列表级学习方法,用于优化排序任务,如选择最佳干扰词,它在此过程中提高了干扰词生成的可靠性。
7. **特征混合**: 拼写特征和语义特征的结合在生成干扰词时起到关键作用,它们的混合可以增强生成的干扰词在拼写和意义上与正确答案的区分度。
8. **实验与评估**: 论文通过在TamilMCQs注释数据集上的实验,验证了所提方法的有效性,显示了拼写和语义特征融合以及ListMLE方法的优势。
9. **可扩展性和可靠性**: 提出的流水线过程不仅提高了干扰词生成的效率,而且增加了系统的可扩展性,意味着它可以适应不同级别和主题的填空题生成。
10. **教育应用**: 这种方法在泰米尔语教学中具有实际应用价值,能够帮助教师创建更有效的评估工具,促进学生的学习进程和语言技能的评估。
总结:本文提出的方法为自动问题生成提供了一个创新的解决方案,特别是对于泰米尔语这样的语言,强调了词缀在生成干扰词中的重要性,并展示了如何结合机器学习技术来提高填空题的质量。这种方法的实施和效果验证为教育领域的自动问题生成研究提供了新的思路。
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