利用 OpenAI 大语言模型自动生成阅读文本
计算与语言
2023-04-11 v1 人工智能
摘要
基于计算机的测评与个性化学习平台的广泛使用，导致对快速生成高质量题项的需求增加。自动题项生成（AIG）是指借助计算机技术利用题项模型生成新题项的过程，其提出旨在减少该流程每一步对学科专家的依赖。AIG 在测验开发中的应用已有一段时间。尽管如此，机器学习算法的使用带来了极大提升该流程效率与效果的潜力。本文提出的方法利用 OpenAI 最新的基于 Transformer 的语言模型 GPT-3 来生成阅读文本。我们将已有阅读文本用于精心设计的提示中，以确保 AI 生成文本在内容与结构上类似于四年级阅读文本。对于每个提示，我们生成了多篇文本，最终文本根据与原文本 Lexile 分值的一致性选出。在最后一轮中，所选文本由人工编辑进行简单修订，以确保文本无任何语法与事实错误。所有 AI 生成文本及原始文本均由人工评审根据其连贯性、对四年级学生的适宜性以及可读性进行评估。
引用
@article{arxiv.2304.04616,
title = {Automated Reading Passage Generation with OpenAI's Large Language Model},
author = {Ummugul Bezirhan and Matthias von Davier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04616},
year = {2023}
}