Implementation av adaptiv evaluering för feedback i chatbot för yrkessvenska
| Autor: | Persson, Sandra, Skorupka, Hanna |
|---|---|
| Jazyk: | švédština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | Text |
| Popis: | The report aims to study whether the implementation of language models in a chatbot for Swedish can make language learning more effective. A fundamental factor for an individual to have the opportunity to be integrated into the labor market and into society, is language. By developing tools for language learning, individuals and society can benefit. The work included the implementation of two different language models and machine learning frameworks to improve a chatbot's ability to adaptively evaluate user responses in a conversation between chatbot and human. Word-embedding was used here with the help of the BERT framework, as well as sentence similarity. The results indicate that the use of language models for adaptive evaluation has good potential and can be further developed to be applied to applications intended for language learning. However, further development is required to determine whether these language models are applicable for the development of adaptive feedback generation in a chatbot. The work has been based on the chatbot that Lingio, VINNOVA and KTH have developed. Rapporten syftar till att undersöka huruvida implementation av språkmodeller i en chatbot för yrkessvenska kan effektivisera inlärning av språk. En grundläggande faktor för att en individ ska ha möjlighet till att effektivt integreras i arbetsmarknaden och i samhället är språket. Genom att utveckla och effektivisera verktyg för språkinlärning kan individer och samhället i stort gynnas av detta. Arbetet innefattade implementation av två olika språkmodeller och maskininlärningsramverk för att förbättra en chatbots möjlighet att adaptivt evaluera användarsvar i en konversation mellan chatbot och människa. Här användes word-embedding med hjälp av ramverket BERT, samt sentence similarity. Resultatet tyder på att användning av språkmodeller för adaptiv evaluering har en god potential och kan vidareutvecklas för att appliceras på applikationer ämnade för inlärning av språk. Det krävs dock vidare utveckling för att fastställa om dessa språkmodeller är applicerbara för utveckling av adaptiv feedbackgenerering hos en chatbot. Arbetet har baserats på chatboten som Lingio, VINNOVA och KTH har utvecklat. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| Externí odkaz: |
|