kth.sePublikationer KTH
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Textinator: an Internationalized Tool for Annotation and Human Evaluation in Natural Language Processing and Generation
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Intelligenta system, Tal, musik och hörsel, TMH.ORCID-id: 0000-0001-7327-3059
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Intelligenta system, Tal, musik och hörsel, TMH.ORCID-id: 0000-0003-2600-7668
2022 (Engelska)Ingår i: LREC 2022: Thirteen International Conference On Language Resources And Evaluation / [ed] Calzolari, N Bechet, F Blache, P Choukri, K Cieri, C Declerck, T Goggi, S Isahara, H Maegaard, B Mazo, H Odijk, H Piperidis, S, European Language Resources Association (ELRA) , 2022, s. 856-866Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

We release an internationalized annotation and human evaluation bundle, called Textinator, along with documentation and video tutorials. Textinator allows annotating data for a wide variety of NLP tasks, and its user interface is offered in multiple languages, lowering the entry threshold for domain experts. The latter is, in fact, quite a rare feature among the annotation tools, that allows controlling for possible unintended biases introduced due to hiring only English-speaking annotators. We illustrate the rarity of this feature by presenting a thorough systematic comparison of Textinator to previously published annotation tools along 9 different axes (with internationalization being one of them). To encourage researchers to design their human evaluation before starting to annotate data, Textinator offers an easy-to-use tool for human evaluations allowing importing surveys with potentially hundreds of evaluation items in one click. We finish by presenting several use cases of annotation and evaluation projects conducted using pre-release versions of Textinator. The presented use cases do not represent Textinator's full annotation or evaluation capabilities, and interested readers are referred to the online documentation for more information.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
European Language Resources Association (ELRA) , 2022. s. 856-866
Nyckelord [en]
annotation tool, human evaluation tool, natural language processing, natural language generation
Nationell ämneskategori
Språkbehandling och datorlingvistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-324335DOI: 10.5281/zenodo.6497334ISI: 000889371700090Scopus ID: 2-s2.0-85144462359OAI: oai:DiVA.org:kth-324335DiVA, id: diva2:1740027
Konferens
13th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), JUN 20-25, 2022, Marseille, FRANCE
Anmärkning

QC 20230228

Tillgänglig från: 2023-02-28 Skapad: 2023-02-28 Senast uppdaterad: 2025-02-07Bibliografiskt granskad
Ingår i avhandling
1. Ask and distract: Data-driven methods for the automatic generation of multiple-choice reading comprehension questions from Swedish texts
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Ask and distract: Data-driven methods for the automatic generation of multiple-choice reading comprehension questions from Swedish texts
2023 (Engelska)Doktorsavhandling, sammanläggning (Övrigt vetenskapligt)
Alternativ titel[sv]
Fråga och distrahera : Datadrivna metoder för automatisk generering av flervalsfrågor för att bedöma läsförståelse av svenska
Abstract [en]

Multiple choice questions (MCQs) are widely used for summative assessment in many different subjects. The tasks in this format are particularly appealing because they can be graded swiftly and automatically. However, the process of creating MCQs is far from swift or automatic and requires a lot of expertise both in the specific subject and also in test construction.

This thesis focuses on exploring methods for the automatic MCQ generation for assessing the reading comprehension abilities of second-language learners of Swedish. We lay the foundations for the MCQ generation research for Swedish by collecting two datasets of reading comprehension MCQs, and designing and developing methods for generating the whole MCQs or its parts. An important contribution is the methods (which were designed and applied in practice) for the automatic and human evaluation of the generated MCQs.

The best currently available method (as of June 2023) for generating MCQs for assessing reading comprehension in Swedish is ChatGPT (although still only around 60% of generated MCQs were judged acceptable). However, ChatGPT is neither open-source, nor free. The best open-source and free-to-use method is the fine-tuned version of SweCTRL-Mini, a foundational model developed as a part of this thesis. Nevertheless, all explored methods are far from being useful in practice but the reported results provide a good starting point for future research.

Abstract [sv]

Flervalsfrågor används ofta för summativ bedömning i många olika ämnen. Flervalsfrågor är tilltalande eftersom de kan bedömas snabbt och automatiskt. Att skapa flervalsfrågor manuellt går dock långt ifrån snabbt, utan är en process som kräver mycket expertis inom det specifika ämnet och även inom provkonstruktion.

Denna avhandling fokuserar på att utforska metoder för automatisk generering av flervalsfrågor för bedömning av läsförståelse hos andraspråksinlärare av svenska. Vi lägger grunden för forskning om generering av flervalsfrågor för svenska genom att samla in två datamängder bestående av flervalsfrågor som testar just läsförståelse, och genom att utforma och utveckla metoder för att generera hela eller delar av flervalsfrågor. Ett viktigt bidrag är de metoder för automatisk och mänsklig utvärdering av genererade flervalsfrågor som har utvecklats och tillämpats i praktiken.

Den bästa för närvarande tillgängliga metoden (i juni 2023) för att generera flervalsfrågor som testar läsförståelse på svenska är ChatGPT (dock bedömdes endast cirka 60% av de genererade flervalsfrågorna som acceptabla). ChatGPT har dock varken öppen källkod eller är gratis. Den bästa metoden med öppen källkod som är också gratis är den finjusterade versionen av SweCTRL-Mini, en “foundational model” som utvecklats som en del av denna avhandling. Alla utforskade metoder är dock långt ifrån användbara i praktiken, men de rapporterade resultaten ger en bra utgångspunkt för framtida forskning.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
KTH Royal Institute of Technology, 2023. s. viii, 67
Serie
TRITA-EECS-AVL ; 2023:56
Nyckelord
multiple choice questions, question generation, distractor generation, reading comprehension, second-language learners, L2 learning, Natural Language Generation, flervalsfrågor, frågegenerering, distraktorsgenerering, läsförståelse, andraspråkslärande, L2-inlärning, Natural Language Generation
Nationell ämneskategori
Språkbehandling och datorlingvistik
Forskningsämne
Tal- och musikkommunikation
Identifikatorer
urn:nbn:se:kth:diva-336531 (URN)978-91-8040-661-1 (ISBN)
Disputation
2023-10-17, F3, Lindstedtsvägen 26, Stockholm, 14:00 (Engelska)
Opponent
Handledare
Anmärkning

QC 20230915

Tillgänglig från: 2023-09-15 Skapad: 2023-09-14 Senast uppdaterad: 2025-02-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Kalpakchi, DmytroBoye, Johan

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Kalpakchi, DmytroBoye, Johan
Av organisationen
Tal, musik och hörsel, TMH
Språkbehandling och datorlingvistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 183 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf