基於深度學習語言模型之閱讀測驗自動化生成研究 - 未來科技館

本技術為一個基於深度學習之自然語言生成(Natural Language Generation)模型，其可於閱讀檢測應用中按任意指定情境產生語法流暢之自然語句。

此技術之完成可大幅遞減低出版 ... 技術詳細介紹 繁EN ME NU 展覽資訊 關於展覽 交通位置 活動快訊 展示內容 展出平面圖及技術 技術搜尋及洽談媒合 VR線上虛擬展 展覽活動 論壇議程報名 技術發表活動報名 逛線上展送好禮 展覽舞台活動表 產業觀點系列影音（一） 產業觀點系列影音（二） 媒體中心 大會新聞稿 影音專區 活動照片 下載專區 聯絡我們 我的專區 亮點回顧 2019VR360°線上觀展 2018VR360°線上觀展 2019亮點回顧中文版 2019亮點回顧英文版 2018亮點回顧中文版 2018亮點回顧英文版 :::首頁/年度/2020/AI及AIoT應用/基於深度學習語言模型之閱讀測驗自動化生成研究 技術名稱 基於深度學習語言模型之閱讀測驗自動化生成研究 計畫單位 國立中興大學 展區位置 僅供線上展示 聯絡人 范耀中 電子信箱 [email protected] 技術說明 本技術為一個基於深度學習之自然語言生成(NaturalLanguageGeneration)模型，其可於閱讀檢測應用中按任意指定情境產生語法流暢之自然語句。

此技術之完成可大幅遞減低出版業或行銷業務於閱讀檢測中之編輯人力成本。

目前模型產生之問句品質已達人工產生問句品質。

具體而言我們的自然語言生成模型以一篇短文(ContextPassage)C與一短語(Phrase)A為輸入，進行問題語句自動生成(QuestionSentence)輸出問句Q。

目前所提出的學習架構已應用於中文與英文語句之生成，皆具良好之效果。

目前模型可於http://140.120.13.249:3000進行實測(可即時輸入當日新聞文章生成即時問題題組)。

本技術著手商業化與落地試驗於以下兩情境：1.結合QueratorAI語言生成、OCR（圖像文字辨識）、NER（命名實體識別）技術，推出自動生成題目之隨需訂閱制服務。

服務可依據文本自動產生符合需求的題目，以解決當前企業與教育單位的出題人力成本問題。

同時題目可建檔管理、利用模板編輯成考卷匯出，亦可依照相同的考卷內容，自動產生出不同難易度的考卷，達到客製化、快速自動出題的效果，以增加出題之執行效率，更解決對不同難易度的需求。

目前與戴爾美語洽談合作開發中。

2.使用QueratorAI自動語言生成技術搭配協同過濾（CollaborativeFiltering）演算法，推出一套AI個人化的英語學習平台。

透過英業達集團Dr.Eye所提供的歷史用戶英語能力數據，以利對用戶進行初步的英語等級分析計算，並收集用戶學習行為之反饋訊息，推測出用戶感興趣文章領域與陌生之詞彙，透過這三種資料（英語等級、興趣文章、陌生詞彙）挑選出符合用戶之文章內容與詞彙進行個人化題組生成，產生更為細緻的個人化學習，達到提升學習意願與效率的目標。

目前系統的Prototype可於https://youtu.be/vl_5HdcuS8Q觀看 科學突破性 目前模型產生之問句品質已達人工產生問句品質。

於實驗驗證中我們使用SQUAD2.0閱讀理解資料集。

我們生成模型之品質為目前相關研究中最佳之研究結果。

也基於此一技術，我們進一步衍生不同類型之問題類型研究：諸如多選題錯誤選項之生成，多選題摘要類型答案選項等相關生成技術。

產業應用性 目標市場：教育產業與出版產業，並形塑教育科技(EdTech)產業之發展現行機制：現有閱讀檢測模式，主要仰賴人工方式產生問句與試題或題庫方式具有速度慢、成本高的缺點重塑機制：自動化出題技術可輔助教師或編輯提升效率與教學品質，並且輔助相關產業達成客製化教學 本網站使用您的Cookie於優化網站。

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