Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive Word Puzzles

要約

教育用クロスワードは、学習意欲の向上、理解力の向上、批判的思考、記憶保持など、生徒に多くのメリットをもたらします。
高品質の教育用クロスワードを作成するのは難しい場合がありますが、自然言語処理と機械学習の最近の進歩により、言語モデルを使用して素晴らしい言葉遊びを生成することが可能になりました。
GPT3-DaVinci、GPT3-Curie、GPT3-Babbage、GPT3-Ada、BERT-uncased などの最先端の言語モデルの活用により、クロスワードの手がかりを生成および検証するための包括的なシステムが開発されました。
与えられたキーワードから独自の挑戦的な手がかりを生成するために、教師ありの方法でモデルを微調整するために、手がかりと答えのペアの大規模なデータセットが編集されました。
一方、与えられたテキストからクロスワードのヒントを生成する場合、ゼロ/フューショット学習技術を使用して入力テキストからヒントを抽出し、パズルに多様性と創造性を加えました。
私たちは微調整されたモデルを使用してデータを生成し、人間の監視の下で手がかりと答えの部分の受け入れ可能性をラベル付けしました。
品質を確保するために、ラベル付きデータセットで既存の言語モデルを微調整することで分類器を開発しました。
逆に、ゼロ/フューショット学習を使用して指定されたテキストから生成された手がかりの品質を評価するために、生成された手がかりの品質をチェックするためにゼロショット学習アプローチを採用しました。
評価の結果は非常に有望であり、学生に魅力的でやりがいのある学習体験を提供する高水準の教育用クロスワードの作成におけるこのアプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Educational crosswords offer numerous benefits for students, including increased engagement, improved understanding, critical thinking, and memory retention. Creating high-quality educational crosswords can be challenging, but recent advances in natural language processing and machine learning have made it possible to use language models to generate nice wordplays. The exploitation of cutting-edge language models like GPT3-DaVinci, GPT3-Curie, GPT3-Babbage, GPT3-Ada, and BERT-uncased has led to the development of a comprehensive system for generating and verifying crossword clues. A large dataset of clue-answer pairs was compiled to fine-tune the models in a supervised manner to generate original and challenging clues from a given keyword. On the other hand, for generating crossword clues from a given text, Zero/Few-shot learning techniques were used to extract clues from the input text, adding variety and creativity to the puzzles. We employed the fine-tuned model to generate data and labeled the acceptability of clue-answer parts with human supervision. To ensure quality, we developed a classifier by fine-tuning existing language models on the labeled dataset. Conversely, to assess the quality of clues generated from the given text using zero/few-shot learning, we employed a zero-shot learning approach to check the quality of generated clues. The results of the evaluation have been very promising, demonstrating the effectiveness of the approach in creating high-standard educational crosswords that offer students engaging and rewarding learning experiences.

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