I. Tổng Quan Về Tạo Sinh Tự Động Câu Hỏi Tiếng Anh
Trong quá trình học tập và đào tạo, việc tạo sinh câu hỏi là một phần không thể thiếu để kiểm tra kiến thức và đánh giá năng lực. Tùy vào mục đích sử dụng, việc đặt câu hỏi có nhiều mục đích khác nhau: kiểm tra kiến thức, khuyến khích suy nghĩ sâu hơn, thúc đẩy thảo luận, và giúp tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, việc tạo câu hỏi đòi hỏi sự tốn kém về thời gian và công sức, đặc biệt là khi số lượng kiến thức vô cùng lớn và các câu hỏi cần tạo phải bám sát nội dung được đề cập. Người tạo câu hỏi cần có sự hiểu biết sâu rộng về các vấn đề được đề cập, ví dụ như các khái niệm cơ bản, thông tin chi tiết, và các kỹ năng và ứng dụng cần thiết. Bên cạnh đó, kỹ năng phân tích nội dung, đặt câu hỏi và phân tích câu trả lời cũng rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của câu hỏi. Luận văn này đề cập đến các phương pháp tạo sinh câu hỏi từ các nội dung sẵn có, cách phân tích đoạn văn để tìm ra được nội dung chính. Sử dụng nội dung chính đó để đặt ra các câu hỏi trọng tâm, liên quan đến chủ đề của kiến thức cần kiểm tra.
1.1. Lợi ích của việc tự động sinh câu hỏi từ văn bản
Tạo sinh tự động câu hỏi sử dụng các công nghệ trích xuất thông tin và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra câu hỏi từ văn bản. Việc này giúp tiết kiệm thời gian và công sức của người tạo câu hỏi, đồng thời giúp tăng tính đa dạng và sự sáng tạo trong việc tạo ra câu hỏi. Trong bối cảnh xu hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning) ngày càng phổ biến, việc tự động sinh câu hỏi không chỉ là một công cụ hữu ích cho giáo dục mà còn là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
1.2. Các dạng câu hỏi được tạo sinh tự động phổ biến
Luận văn tập trung nghiên cứu các giải pháp sử dụng các kỹ thuật xử lý thông tin và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động tạo ra các dạng câu hỏi thường dùng trong các bài kiểm tra, cụ thể như [1]: Câu hỏi có nhiều đáp án (Multiple Choice Questions - MCQs), câu hỏi đúng sai (True or False Questions), điền vào chỗ trống (Fill in the Blanks), và chọn từ phù hợp (Match the following). Luận văn tập trung vào ứng dụng các kĩ thuật để trích xuất thông tin, xác định các thuật toán phù hợp để đưa ra các câu hỏi chất lượng từ văn bản đầu vào.
1.3. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của luận văn
Luận văn nghiên cứu các phương pháp tạo sinh câu hỏi tự động từ các văn bản tiếng Anh đầu vào nhằm mục đích xây dựng một hệ thống thử nghiệm để đánh giá khả năng đọc hiểu của người đọc. Trong thời đại quá tải thông tin hiện nay, chìa khóa để học tập thành công nằm ở việc đặt ra những câu hỏi phù hợp. Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp tạo sinh câu hỏi tự động giúp người dùng giải quyết vấn đề khó khăn trong việc tự đặt câu hỏi. Luận văn tập trung vào các phương pháp để sinh câu hỏi thuộc các dạng phổ biến giúp người đọc có thể đọc hiểu được văn bản hoặc hỗ trợ trong giảng dạy.
II. Thách Thức và Giải Pháp Trong Tạo Sinh Câu Hỏi Tiếng Anh
Để kiểm tra mức độ chắc chắn về kiến thức của người đang được đánh giá, việc tạo ra các đáp án sai (distractors) [2] trong câu hỏi là yếu tố rất quan trọng. Nó giúp đánh giá mức độ hiểu biết và kỹ năng của người đọc. Các đáp án sai có thể giúp người đọc hiểu sâu hơn về nội dung, cải thiện khả năng phân tích, tư duy logic và sáng tạo. Tuy nhiên, việc tạo ra các các đáp án sai có thể rất thủ công và tốn nhiều thời gian. Các đáp án sai cần có sự liên kết chặt chẽ với nội dung và câu hỏi kiểm tra, nó có thể gây ra sự nhiễu ở nhiều mức độ khác nhau cho người kiểm tra và tăng chất lượng của câu hỏi.
2.1. Tạo đáp án sai hiệu quả sử dụng mạng ngữ nghĩa WordNet
Luận văn nghiên cứu các kỹ thuật để xử lý văn bản, sử dụng các bộ dữ liệu như mạng ngữ nghĩa WordNet [3] để phân tích các từ trong câu và tạo sinh được các đáp án sai có thể gây nhiễu cho người được kiểm tra. WordNet cung cấp thông tin về từ đồng nghĩa, trái nghĩa, và quan hệ giữa các từ, giúp tạo ra các đáp án sai có liên quan và gây nhầm lẫn.
2.2. Ứng dụng ConceptNet trong sinh đáp án sai chất lượng
Nghiên cứu sử dụng ConceptNet [4] để có thể phân tích được các từ trong câu và tạo sinh được các đáp án sai có thể gây nhiễu cho người được kiểm tra. ConceptNet là một mạng tri thức lớn chứa thông tin về các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng, giúp tạo ra các đáp án sai dựa trên các kết nối ngữ nghĩa liên quan đến câu hỏi.
2.3. Sử dụng Sense2Vec để cải thiện độ nhiễu của đáp án sai
Luận văn nghiên cứu Sense2Vec [5]. Sử dụng những mạng ngữ nghĩa này để có thể phân tích được các từ trong câu và tạo sinh được các đáp án sai có thể gây nhiễu cho người được kiểm tra. Sense2Vec kết hợp thông tin ngữ cảnh với biểu diễn vector của từ, giúp tạo ra các đáp án sai có ý nghĩa và liên quan đến ngữ cảnh của câu hỏi.
III. Phương Pháp Tạo Sinh Câu Hỏi Tự Động Từ Văn Bản Anh
Luận văn nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật phân tích cú pháp để phân tích cấu trúc câu, tách câu, đưa ra các thông tin cần thiết để xây dựng câu mới. Các kỹ thuật được nghiên cứu như Constituency Parsing [6], OpenAI GPT-2 [7] để tạo sinh câu hỏi tự động. Nghiên cứu sử dụng một số phương pháp máy học để mã hóa nội dung, xây dựng các mô hình vector và tính toán mức độ tương đồng giữa các câu với nhau. Sử dụng các tập dữ liệu khác nhau để huấn luyện mô hình máy học giúp tạo sinh câu hỏi có chất lượng. Một số mô hình có thể được sử dụng như SquAD [8], MS MARCO [9], WikiSQL [10].
3.1. Phân tích cú pháp Constituency Parsing để tạo câu hỏi
Kỹ thuật Constituency Parsing được sử dụng để phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu, giúp xác định các thành phần quan trọng như chủ ngữ, vị ngữ, tân ngữ. Thông tin này được sử dụng để tạo ra các câu hỏi có cấu trúc ngữ pháp chính xác và phù hợp với nội dung của văn bản gốc.
3.2. Sử dụng mô hình ngôn ngữ OpenAI GPT 2 tạo sinh tự động
OpenAI GPT-2 là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ có khả năng tạo sinh văn bản tự động. Luận văn nghiên cứu sử dụng GPT-2 để tạo ra các câu hỏi dựa trên nội dung của văn bản gốc. Mô hình được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp nó có khả năng tạo ra các câu hỏi có tính tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh.
3.3. Mã hóa nội dung bằng các phương pháp máy học tiên tiến
Luận văn nghiên cứu sử dụng các phương pháp máy học để mã hóa nội dung văn bản thành các vector biểu diễn. Các vector này được sử dụng để tính toán mức độ tương đồng giữa các câu và xác định các phần quan trọng của văn bản để tạo sinh câu hỏi. Các mô hình được sử dụng bao gồm Sentence Transformers và T5 Transformer.
IV. Xây Dựng Hệ Thống Tạo Sinh Câu Hỏi Tiếng Anh Tự Động
Luận văn phải xây dựng được hệ thống đánh giá được khả năng đọc hiểu tiếng Anh. Giúp ứng dụng được các kiến thức vừa nghiên cứu vào đời sống thực tiễn. Hệ thống phải tạo sinh được bốn dạng câu hỏi từ một đoạn văn bản tiếng Anh bất kỳ mà luận văn đã đề cập nghiên cứu. Từ đó giúp người sử dụng tiết kiệm được chi phí về thời gian, công sức đề nghiên cứu nội dung kiến thức đó, các câu hỏi được tạo ra tăng mức độ phong phú với nội dung đã đề cập. Từ đó, luận văn tiến hành đánh giá với một số hệ thống đã và đang phát triển sử dụng để tạo sinh câu hỏi. So sánh dựa vào một số tiêu chí để thấy được hệ thống từ luận văn xây dựng đã và đang làm được gì.
4.1. Thiết kế và chức năng của hệ thống tạo sinh câu hỏi
Hệ thống tạo sinh câu hỏi được thiết kế để tự động tạo ra các câu hỏi thuộc bốn dạng: câu hỏi có nhiều đáp án, câu hỏi đúng sai, điền vào chỗ trống, và chọn từ phù hợp. Hệ thống bao gồm các module xử lý văn bản, trích xuất thông tin, tạo sinh câu hỏi, và tạo đáp án sai.
4.2. Giao diện người dùng và trải nghiệm người dùng
Giao diện người dùng được thiết kế đơn giản và dễ sử dụng, cho phép người dùng nhập văn bản tiếng Anh và lựa chọn các tùy chọn tạo sinh câu hỏi. Hệ thống cung cấp các tính năng như xem trước câu hỏi, chỉnh sửa câu hỏi, và xuất câu hỏi sang các định dạng khác nhau.
4.3. Kiểm nghiệm và đánh giá hiệu quả của hệ thống
Hệ thống được kiểm nghiệm và đánh giá bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu kiểm thử và đánh giá bởi người dùng. Các độ đo như BLUE được sử dụng để đánh giá chất lượng của các câu hỏi được tạo ra. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có khả năng tạo sinh câu hỏi có chất lượng và độ chính xác cao.
V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Cho Tạo Sinh Câu Hỏi
Để tiến hành kế hoạch cho thời gian tiếp theo đề tiếp tục phát triển và hoàn thành ứng dụng, đưa ứng dụng tới nhiều người sử dụng hơn. Luận văn đã trình bày chi tiết về các phương pháp và kỹ thuật tạo sinh câu hỏi tự động từ văn bản tiếng Anh. Hệ thống thử nghiệm đã được xây dựng và đánh giá cho thấy khả năng tạo sinh câu hỏi có chất lượng và độ chính xác cao. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hạn chế cần được giải quyết trong tương lai.
5.1. Hạn chế của luận văn và các vấn đề cần cải thiện
Một số hạn chế của luận văn bao gồm: khả năng xử lý các văn bản phức tạp còn hạn chế, chất lượng của các đáp án sai cần được cải thiện, và khả năng tạo sinh câu hỏi với các dạng phức tạp hơn như câu hỏi suy luận và phân tích còn hạn chế.
5.2. Hướng phát triển tiềm năng trong tương lai gần
Các hướng phát triển tiềm năng trong tương lai bao gồm: sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) mạnh mẽ hơn, tích hợp thêm các mạng tri thức và cơ sở dữ liệu ngữ nghĩa, và phát triển các phương pháp đánh giá chất lượng câu hỏi tự động.
