National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Answer Correctness Estimation on a Question
Ligocký, Marián ; Kesiraju, Santosh (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
Odhad správnosti odpovede na otázku je kritický pre aplikácie na výučbu jazyka, kde sa očakáva odpoveď v podobe vety. Možný prístup je spočítať sémantickú podobnosť vstupnej vety a vopred definovných správnych odpovedí. Skóre podobnosti študentovej a správnej odpovede môže byť vypočítané pomocou hlbokých jazykových modelov, založených na architektúre transformerov. Pre získanie podobnosti viet (STS) sme preskúmali rôzne modely. Najlepší model stsb-TinyBERT-L-4 (cross-encoder) vylepšuje pôvodný model o 27.8% (stredná kvadratická chyba) na reálnych odpovediach študentov, oskórovaných učiteľom a kalibrovaných lineárnou regresiou. Označenia NLI môžu zlepšiť výsledky, ale je nutný ďalší výskum.
Using Neural Networks to Determine Semantic Similarity of Two Sentences
Hrinčár, Peter ; Kadlec, Rudolf (advisor) ; Helcl, Jindřich (referee)
Figuring out the degree of semantic similarity between two sentences is important for many practical applications of natural language processing. The goal is to determine the similarity of sentences on a scale from "sentences are unrelated" to "sentences are equivalent". In this thesis we examined application of di erent neural network architectures to solve this problem. We proposed models based on Recurrent neural networks, which convert text sequence to constant sized vector. We followed up with suitable representation of unknown words. Our experiments showed that simple architectures achieved better results on the used dataset. We see a future extension of this thesis by using bigger training dataset. 1

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.