Prejsť na obsah
dizertácie

Dovoľujeme si oznámiť, že dňa

4. 7. 2018 o 13.00 hod.

sa uskutoční na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave
Ilkovičova 2, v miestnosti 3.08 obhajoba dizertačnej práce

Ing. Miroslava Blštáka

Názov dizertačnej práce:
Automatizované generovanie otázok analýzou štruktúry viet
Automatic question generation based on analysis of sentence structure

Odbor: 9.2.6 Informačné systémy

Školiteľ: doc. Ing. Viera Rozinajová, PhD. - FIIT STU v Bratislave

Oponenti dizertačnej práce:
prof. Ing. Ján Paralič, PhD. - FEI TU v Košiciach
Ing. Ivana Budinská, PhD. - ÚI SAV, Bratislava

Abstrakt:

Informačné technológie menia spôsob vzdelávania. S príchodom Webu 2.0 si našli v online svete priestor vzdelávacie encyklopédie založené na kolaborácii a neustálom rozširovaní obsahu. Vďaka nim už prestáva byť nevyhnutnou súčasťou vzdelávania učiteľ. Proces vzdelávania však vyžaduje aj overenie vedomostí, a tu vzniká priestor pre úlohu automatizovaného generovania otázok, ktorá si posledné roky pýta čoraz viac pozornosti. Súčasné systémy na generovanie otázok fungujú pomocou ručne vytvorenej množiny pravidiel bez možnosti jednoduchého rozširovania. Preto sme si dali za cieľ navrhnúť metódu kombinujúcu tradičné lingvistické prístupy spracovania textu s metódami strojového učenia, pomocou ktorej by bolo možné generovať otázky na základe vzorových príkladov bez potreby ľudského experta. Tým by sme ju vedeli použiť v rôznych doménach bez nutnosti jej úpravy a zároveň by ju bolo možné neustále vylepšovať.

Information technologies are changing the way of education. With the arrival of Web 2.0 educational encyclopedias based on collaboration and content expansion take the position in the online educational world. However, the learning process also requires verification of knowledge, and there is space for task of automatic question generation from the text, which obtains more and more attention over the last few years. Current question generation systems use hand-crafted set of rules without the possibility of simple expansion. We aimed to design new question generation method based on combination of traditional linguistic approaches and machine learning methods. It will train the model on a set of sentence-question pairs without participation of human expert. This method would be usable in various domains without modification and it can be also continuously improved by adding new data samples.

Autoreferát dizertačnej práce zaslaný do vedeckého časopisu Information Sciences and Technologies - Bulletin of ACM Slovakia

Dizertačná práca je k nahliadnutiu na Študijnom oddelení FIIT STU.