Метод автоматической генерации вопросов и ответов для систем тестирования знаний
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-54-61
Аннотация
Рассмотрена техника автоматической генерации вопросов и ответов для тестирования знаний. Предложенный подход построен на разработанном методе определения и использования кластеров ключевых слов для генерации по ним вопросов и ответов на базе глобальной или локальной языковой модели, что определяет теоретико-прикладную новизну. Кластеры строятся на основе корпуса текстовых документов, относящихся к изучаемой области (учебная литература, методические пособия, электронные ресурсы). Представленное в статье техническое решение является логически законченным и может служить основой для практических разработок.
Об авторах
С. А. МигалевичБеларусь
нач. центра информатизации и инновационных разработок, соискатель каф. программного обеспечения информационных технологий
Ю. О. Герман
Беларусь
канд. техн. наук, доц. каф. информационных технологий автоматизированных систем
О. В. Герман
Беларусь
канд. техн. наук, доц. каф. информационных технологий автоматизированных систем
Список литературы
1. A Review on Question Generation from Natural Language Text / Ch. Ruqing [et al.] // ACM Trans. on Information Systems. 2021. Vol. 40, No 1.
2. Brusilowsky, P. Web-Based Testing for Distance Education / P. Brusilowsky, P. Miller // WebNet’99, World Conference of the WWW and Internet, AACE, Honolulu, 1999. Р. 149–154.
3. Герман, О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний / О. В. Герман // Минск: ДизайнПро, 1995.
4. Bird, S. Natural Language Processing with Python / S. Bird, E. Klein, E. Loper // O’Reilly Media Inc. USA, 2007.
5. Montgomery, D. C. Design and Analysis of Experiments / D. C. Montgomery // John Wiley&Soms Inc. USA, 2013.
6. Neter, J. Applied Linear Regression Models / J. Neter, W. Wasserman, M. H. Kutner // R. D. Irwin Inc. USA, 1983.
7. Blei, D. M. Latent Dirichlet Allocation / D. M. Blei, A. Y. Ng, M. I. Jordan // Journal of Machine Learning Research. 2003. No 3. P. 9931022.
8. Han, J. Data Mining. Concepts and Techniques / J. Han, M. Kamber, J. Pei // Elsevier. 2012.
9. Герман, О. В. Алгоритм булевой оптимизации на (0,1)-матрицах / О. В. Герман, Е. И. Германович, В. Г. Найденко // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1992. Т. 32, № 7. C. 1114–1125.
10. Герман, О. В. Разрешающий принцип для задачи о минимальном покрытии 0,1-матрицы / О. В. Герман // Кибернетика и системный анализ. 1996. № 1. C. 135–145.
11. Герман, Ю. О. Метод извлечения информации из резюме / Ю. О. Герман, O. В. Герман, С. Наср // Труды БГТУ. Серия 3. Физико-математические науки и информатика. 2019. № 1. С. 6468.
Рецензия
Для цитирования:
Мигалевич С.А., Герман Ю.О., Герман О.В. Метод автоматической генерации вопросов и ответов для систем тестирования знаний. Доклады БГУИР. 2025;23(3):54-61. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-54-61
For citation:
Migalevich S.А., German J.O., German O.V. Method of Automatic Generation of Questions and Answers for Knowledge Testing Systems. Doklady BGUIR. 2025;23(3):54-61. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-23-3-54-61