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Do Rules Still Rule? Comprehensive Evaluation of a Rule-Based Question Generation System

Título
Do Rules Still Rule? Comprehensive Evaluation of a Rule-Based Question Generation System
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2023
Autores
Leite, B
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 27-38
15th International Conference on Computer Supported Education, CSEDU 2023
Prague, 21 April 2023 through 23 April 2023
Indexação
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00Y-GXQ
Abstract (EN): The task of Question Generation (QG) has attracted the interest of the natural language processing community in recent years. QG aims to automatically generate well-formed questions from an input (e.g., text), which can be especially relevant for computer-supported educational platforms. Recent work relies on large-scale question-answering (QA) datasets (in English) to train and build the QG systems. However, large-scale quality QA datasets are not widely available for lower-resourced languages. In this respect, this research addresses the task of QG in a lower-resourced language ¿ Portuguese ¿ using a traditional rule-based approach for generating wh-questions. We perform a feasibility analysis of the approach through a comprehensive evaluation supported by two studies: (1) comparing the similarity between machine-generated and human-authored questions using automatic metrics, and (2) comparing the perceived quality of machine-generated questions to those elaborated by humans. Although the results show that rule-based generated questions fall short in quality compared to those authored by humans, they also suggest that a rule-based approach remains a feasible alternative to neural-based techniques when these are not viable. The code is publicly available at https://github.com/bernardoleite/question-generation-portuguese. Copyright © 2023 by SCITEPRESS ¿ Science and Technology Publications, Lda. Under CC license (CC BY-NC-ND 4.0)
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
Documentos
Nome do Ficheiro Descrição Tamanho
118521[1] 355.20 KB
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