Wikipedia-ի օգնությամբ ծրագիրը լուծել է համալսարանական թեստային առաջադրանքները

19 մայիսի 2015 - 16:02 AMT

PanARMENIAN.Net - «Խելացի» ծրագրերի մշակմամբ հիմնականում զբաղվում են գիտահետազոտական ինստիտուտները. հիմնական նպատակն ունիվերսալ ինքնաուսուցանվող ալգորիթմերի ստեղծումն է, որպես արհեստական ինտելեկտի առաջին քայլեր: Հետազոտությունները դեռ հեռու են ավարտից, դեռ դուրս չեն եկել լաբորատորիաների պատերից, սակայն ամեն քայլի հետ առաջընթացն ակնհայտ է:

Մի խումբ գիտնականներ Չինաստանի Fujitsu գիտահետազոտական կենտրոնից ծրագիր են մշակել համաշխարհային պատմության համալսարանական թեստային առաջադրանքները լուծելու համար: Հավելվածը համադրում է առաջադրանքի տեքստերն ու պատասխանի տարբերակները նմանատիպ հոդվածների հետ Wikipedia-ում, որից հետո տալիս է ամենահամընկած տարբերակը: Իրական թեստային առաջադրանքում հեղինակներին հաջողվեց հավաքել ճիշտ պատասխանների 37 տոկոսը, ինչը 25 տոկոսով գերազանցում է «պատահական նշումների մեթոդին» վերագրվող 25 տոկոսը, սակայն դեռ հեռու է իդեալից:

Որպես տեղեկատվության հիմնական աղբյուր հեղինակներն օգտագործել են en.wikipedia.org հոդվածների արխիվը: Առաջադրանքները կառուցված են երեք ուղղություններից բաղկացած սխեմայից. թիրախային տեքստ-հարց դրա վերաբերյալ-պատասխանի տարբերակ: Յուրաքանչյուր եռյակի համար կազմվում էր Wikipedia-ի հոդվածների վերնագրերի ամբողջական ցանկը: Հետո հաշվարկվում էր տեքստում վերնագրերի համընկնումների աստիճանը պատասխանի յուրաքանչյուր տարբերակի հետ:

Որքան շատ են համընկնում վերնագրերը, որոնք ընդգրկված են թիրախային տեքստում և հարցը, պատասխանի տվյալ տարբերակի հետ, այնքան մեծ նշանակություն է դրան տրվում: Բացի այդ, հաշվի են առնվել վերնագրերի խաչաձևումներն, այսինքն` հղումները միմյանց Wikipedia-ի համապատասխան հոդվածների տեքստերում: Պատասխանների որակավորումն անցկացվել է 11 ստանդարտ ուսուցողական ալգորիթմերի միջոցով, վերջնական պատասխանը հաշվարկվել է որպես 11 ալգորիթմի միջինը:

Որպես թեստային առաջադրանք հեղինակները վերցրել են համաշխարհային պատմության ընդունելության «B» քննությունը, որն անցկացվել է Ճապոնիայում 2007 թ.: Ծրագիրը հավաքել է 37 միավոր 100-ից: Ծրագիրը համեմատաբար լավ արդյունք է ցույց տվել այն հարցերի դեպքում, որտեղ հարկավոր էր ճիշտ պատասխանն ընտրել առաջարկված 4 տարբերակից` այստեղ արդյունավետությունը կազմել է 45 տոկոս, սակայն ձախողել է այլ ձևաչափի ավելի բարդ առաջադրանքները (որոշ հատվածներում արդյունավետությունը զրոյական էր):

Արդյունքում հեղինակները նշում են, որ իրենց ծրագրի արդյունքն ավելի բարձր էր, քան պատահականի դեպքում, սակայն հավելվածի ավելի լայն կիրառման մասին դեռ վաղ է մտածել: Գիտնականները մի շարք բարելավումներ են նշում, որոնք մտադիր են օգտագործել առաջիկայում ալգորիթմում, և մտադիր են շարունակել զբաղվել այդ հարցով:

Հղումներ թեմայով.

Arxiv.Org: A Feature-based Classification Technique for Answering Multi-choice World History Questions