Skip to main content
Språkbanken Text is a part of Språkbanken.

BibTeX

@inProceedings{wilhelmsson-2012-automatic-165989,
	title        = {Automatic question generation for Swedish: The current state},
	abstract     = {The research area of question generation (QG), in its current form, has a relatively brief history within NLP. A description of the current question generation implementation for Swedish text built on schema parsing is here presented and exemplified. Underlying the current approach is the view of ‘all textual information as answers to questions.’ This paper discusses strategies for enhanced functionality for arbitrary Swedish text through extended question generation. It also brings up some theoretical issues regarding the nature of the task, and concerns practical considerations in an area such as Intelligent CALL (ICALL) where this type of application has been considered for English.

ISSN (print): 1650-3686, ISSN (online): 1650-3740},
	booktitle    = {Proceedings of the SLTC 2012 workshop on NLP for CALL, Lund, 25th October, 2012, Linköping Electronic Conference Proceedings},
	author       = {Wilhelmsson, Kenneth},
	year         = {2012},
	volume       = {80},
	pages        = {71--79},
}

@techreport{hoglund-etal-2012-maskininlarningsbaserad-159347,
	title        = {Maskininlärningsbaserad indexering av digitaliserade museiartefakter - projektrapport},
	abstract     = {Projektet har genomfört försök med maskinbaserad analys och maskininlärning för 
automatisk indexering och analys av bilder som stöd för registrering av föremål i 
museibestånd. Resultaten visar att detta är möjligt för avgränsade delmängder i kombination 
med maskininlärning som stöd för, men inte som ersättning för, manuell analys. Projektet har 
också funnit behov av utveckling av ett användargränssnitt för både text och bildsökning och 
utvecklat en prototyplösning för detta, vilket finns dokumenterat i denna rapport och i ett 
separat appendix till rapporten. Materialet utgör grundunderlag för implementeringar som 
innebär utökade sökmöjligheter, effektivare registrering samt ett användarvänligt gränssnitt. 
Arbetet ligger i framkant av forskningsområdets resultat och etablerade metoder och 
kombinerar statististiska, lingvistiska och datavetenskapliga metoder.  

Se länk till rapport och även länk till appendix längre ned. 
},
	author       = {Höglund, Lars and Eklund, Johan and Wilhelmsson, Kenneth},
	year         = {2012},
	publisher    = {University of Gothenburg},
	address      = {Göteborg},
}

@techreport{wilhelmsson-2012-adverbialkarakteristik-160440,
	title        = {Adverbialkarakteristik för praktisk informationsextraktion i svensk text - Projektrapport},
	abstract     = {Den aktuella rapporten beskriver ett projekt som i första hand har inneburit ett praktiskt arbete syftande till att skapa en automatiserad process som returnerar frågeled, t.ex. varifrån, för adverbialled, t.ex. inifrån rummet, i svensk digital text. Det är en utbytesprocess som behövs av rent praktiska skäl i uppgiften frågegenerering, vilken innebär att en samling frågor som en text besvarar genereras snabbt automatiskt. Denna process finner sin plats i program som på olika sätt syftar till att ge informationsåtkomst i godtycklig okänd svensk text. Det är i detta tillämpningsfall fråga om att på något sätt öppna upp för den stora informationsmängd som i datalogiskt perspektiv ligger ’ostrukturerad’, dvs. i naturligt språk-form.

Syftet med att avgöra lämpliga frågeled (ofta till en hv-form) för förekommande satsled i text har dock förmodligen en mer allmän relevans än användning i nämnda programtyp. Förutom att också behövas i andra liknande datalingvistiska applikationer kan själva frågeställningen rymmas inom ramarna för grundforskningen. De vanliga semantiskt grundade adverbialkategorierna (vilka skiljer sig åt mellan olika grammatikor) definierar gärna adverbialkategorier just genom att beskriva vilka slags frågor de besvarar. Att som här sikta på att avgöra frågeled för adverbial är en mer detaljerad uppgift än att avgöra adverbialkategori.

Den praktiska metod som implementerats i projektet kan sönderdelas i ett antal steg som antas vara allmängiltiga och svåra att undgå med det aktuella syftet. Indata till programmet är ett i princip godtyckligt adverbialled som användaren i prototypprogrammet kan skriva in. De nämnda steg som tar vid är de följande. 1) En uppmärkning med ordklass- och annan grammatisk information för varje löpord inleder. Detta sker med en statistisk trigrambaserad s.k. Hidden Markov-modell. 2/3) Ett avgörande av vilken strukturtyp som ledet har (bisats, PP, etc.) görs utifrån löporden med informationen i föregående steg. Intimt förknippat med denna uppgift är bestämning av huvudord, och för flera led även bestämning av andra signifikanta komponenter som rektionshuvudord. Lösningen till detta delsteg heter rangbaserad chunkning. 4) De steg som följer härefter skiljer sig mycket åt beroende på den aktuella strukturtypen. För prepositionsfraser undersöks t.ex. preposition och, beroende på vilken preposition det är fråga om, rektionshuvudord, dess grundform och andra ingående textsegment. I arbetet har t.ex. SweFN (Borin, Dannélls, Forsberg, Toporowska Gronostaj, & Kokkinakis, 2010) delvis undersökts för att eventuellt förbättra avgörandet av substantivsemantik, vilket ofta blir relevant för PP-adverbial.

Rapporten visar hur uppgiften praktiskt sett varierar mycket i svårighetsgrad, från de fall där adverbialet utgörs av t.ex. particip-, adverbfraser eller bisatser, då en mappning till motsvarande frågeled ofta kan ske direkt utifrån huvudordet – till de mest komplicerade fallen av PP och s.k. som-fraser där kombinationer av huvudord, rektionshuvudord, dess grundform samt annan syntaktisk och semantisk information krävs för att urskilja förekomsters särskilda frågemotsvarigheter. Ett återkommande tema i det praktiska arbetet är undantag som behöver kännas igen. Exempelvis kategorin satsadverbial, som kan anta många olika strukturella former men som ändå oftast renderar resultatet ’ingen frågemotsvarighet’, måste kännas igen uttryckligen (ev. tillsammans med andra med samma frågeledsresultat). Även processen som helhet bygger emellertid programmeringstekniskt på grundfall och undantag. I många fall, som t.ex. för i-PP finns det en mängd olika motsvarigheter och vad som får utgöra grundfall i programmet blir en empirisk/heuristisk fråga under det att regler skrivs mot faktiska förekomster av adverbial i Stockholm Umeå Corpus (Hädanefter SUC). Att i liksom andra prepositioner kan sägas ha en prototypisk riktningsbetydelse betyder inte att var nödvändigtvis ska fungera som utgångsfall. Det förekommer ’lager’ av undantag inom olika strukturslag i programmet men även externt motiverade sådana utgående från huvudverbet, som genom valensmatchning kan klargöra att ett adverbial är ’prepositionsobjekt’ och därmed får andra omfrågningsegenskaper. De användargränssnitt som skapats och använts för regelskrivande utifrån faktiska exempel har tillåtit viss omedelbar regeluppdatering och återkontroll vid åsynen av felaktiga resultat. Det är också genom tillägg av nya undantagsregler i någon mening som programmet rimligen ska kunna förbättras framöver från den aktuella kvalitetsnivån. Korrektheten som uppnåtts hittills är inte kvantitativt övertygande men detta arbete som saknar föregångare möjliggör kontinuerlig förbättring genom programmet. 

Projektet visar att mappningsuppgiften…},
	author       = {Wilhelmsson, Kenneth},
	year         = {2012},
	publisher    = {University of Gothenburg},
	address      = {Göteborg},
}