question difficulty | BriefGPT

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ACL问题回答系统中检测检索复杂度
该研究通过提出检索复杂度（RC）指标以及一个无监督的测量 RC 的流程，较准确地衡量了检索式问答任务中问题的难度，并发现 RC 与问答系统性能和专家判断之间有很强的相关性，可以对复杂问题进行分类。这一系统还可以通过确定现有数据集中的更具挑战
PDFa month ago
ACL当回顾不再是 20/20：大型语言模型反思思维的测试限制
最近的研究表明，自我反思的提示可以显著提高大型语言模型（LLMs）的推理能力。然而，使用外部反馈作为停止标准对 LLMs 模拟人类自我反思的真正能力提出了疑问。本文旨在在一种更严格的评估环境中澄清这些能力，在该环境中禁止任何形式的外部反馈。
PDF3 months ago
AAAI大规模教育问题挖掘：预测、分析和个性化
本文提出了一个用于在规模上挖掘教育问题洞见的框架。使用贝叶斯深度学习的技术，我们提出了两种量化问题质量和难度的新指标，并提出了一种个性化的策略，以适应学生的需求。将该框架应用于一个拥有数万个问题和数百万个答案的在线教育平台的真实数据集，我们
PDF4 years ago
MM透明度、隐晦性和问题提出的几何学
本文研究问题的难度，并指出模糊性与稀有性两个维度影响问题回答的难度，同时发现问题复杂度、答案网络密度、线索交叉性及信号词的存在也会影响问题的难度。同时，通过本文的研究成果，指导个体在提问和学习过程中跨越领域困难，增强理解。
PDF6 years ago
EMNLP阅读理解问题变得更容易的因素是什么？
通过研究机器阅读理解中问题的难易程度，分析数据集创建中的困难之处和基准模型的性能。在手动注释的问题样本中发现，较难的问题需要更多的知识推理和多句话推理技能，并且多选题需要更广泛的推理能力。这些结果表明，在机器阅读理解领域中的最新进展可能被高
PDF6 years ago
AAAI社区问答站点中的问题难度和专业水平评估（QDEE）
本文提出了一种基于社区问答（CQAs）的问答难度和专业水平估计（QDEE）框架，该框架使用竞争（定向）图模型来预测问题难度和用户专业水平，借助 “社交痛苦” 将问答路由到合适的用户来提高问答效果。
PDF6 years ago