Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions

This thesis investigates the quality of machine-generated questions compared to human-generated questions in terms of the grammar and the clarity of the questions. Limited work has previously been done in the area of comparing them in terms of the grammar and the clarity using different statistic me...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Bahy, Mazen
Format: Others
Language:English
Published: KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) 2020
Subjects:
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-283121
id ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-283121
record_format oai_dc
spelling ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-2831212020-10-06T05:27:59ZComparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questionsengJämforande analys av maskingenererade frågor (Quillionz) och mänskliga frågor.Bahy, MazenKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)2020Computer SciencesDatavetenskap (datalogi)This thesis investigates the quality of machine-generated questions compared to human-generated questions in terms of the grammar and the clarity of the questions. Limited work has previously been done in the area of comparing them in terms of the grammar and the clarity using different statistic methods to analyze the results. This thesis used machine-generated questions from Quillionz and human-written questions. The type of generated questions was Wh-questions. A survey was conducted and shared over social media to test if the people can determine human- from machine -generated questions and tell us their opinions about the grammar and the clarity of the questions. The results showed that machine- and human- generated questions have almost the same level of quality when it comes to grammar and clarity. At the same time, it showed that people could determine the type of question about 46% of the time. Den här studien undersöker kvaliteten på maskingenererade frågor jämfört med mänskliga genererade frågor i frågan om grammatiken och tydligheten. Begränsat arbete har tidigare gjorts inom området för att jämföra dem när det gäller grammatiken och tydligheten med hjälp av olika statistiska metoder för att analysera resultaten. I denna studien användes maskingenererade frågor från Quillionz och mänskliga frågor. Typen av genererade frågor var Wh-frågor. En undersökning genomfördes och delades över sociala medier för att testa om folk kan bestämma mänskliga- från maskin- genererade frågor och berätta för oss sina åsikter om frågornas tydlighet och grammatik. Resultaten visade att maskin- och mänskliga- genererade frågor har nästan samma kvalitetsnivå när det gäller grammatik och tydlighet. Samtidigt visade det att människor kunde bestämma typen av fråga ungefär 46% av tiden. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-283121TRITA-EECS-EX ; 2020:688application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess
collection NDLTD
language English
format Others
sources NDLTD
topic Computer Sciences
Datavetenskap (datalogi)
spellingShingle Computer Sciences
Datavetenskap (datalogi)
Bahy, Mazen
Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
description This thesis investigates the quality of machine-generated questions compared to human-generated questions in terms of the grammar and the clarity of the questions. Limited work has previously been done in the area of comparing them in terms of the grammar and the clarity using different statistic methods to analyze the results. This thesis used machine-generated questions from Quillionz and human-written questions. The type of generated questions was Wh-questions. A survey was conducted and shared over social media to test if the people can determine human- from machine -generated questions and tell us their opinions about the grammar and the clarity of the questions. The results showed that machine- and human- generated questions have almost the same level of quality when it comes to grammar and clarity. At the same time, it showed that people could determine the type of question about 46% of the time. === Den här studien undersöker kvaliteten på maskingenererade frågor jämfört med mänskliga genererade frågor i frågan om grammatiken och tydligheten. Begränsat arbete har tidigare gjorts inom området för att jämföra dem när det gäller grammatiken och tydligheten med hjälp av olika statistiska metoder för att analysera resultaten. I denna studien användes maskingenererade frågor från Quillionz och mänskliga frågor. Typen av genererade frågor var Wh-frågor. En undersökning genomfördes och delades över sociala medier för att testa om folk kan bestämma mänskliga- från maskin- genererade frågor och berätta för oss sina åsikter om frågornas tydlighet och grammatik. Resultaten visade att maskin- och mänskliga- genererade frågor har nästan samma kvalitetsnivå när det gäller grammatik och tydlighet. Samtidigt visade det att människor kunde bestämma typen av fråga ungefär 46% av tiden.
author Bahy, Mazen
author_facet Bahy, Mazen
author_sort Bahy, Mazen
title Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
title_short Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
title_full Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
title_fullStr Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
title_full_unstemmed Comparative analysis of Machinegenerated questions (Quillionz) and Human-generated questions
title_sort comparative analysis of machinegenerated questions (quillionz) and human-generated questions
publisher KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
publishDate 2020
url http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-283121
work_keys_str_mv AT bahymazen comparativeanalysisofmachinegeneratedquestionsquillionzandhumangeneratedquestions
AT bahymazen jamforandeanalysavmaskingenereradefragorquillionzochmanskligafragor
_version_ 1719350736257548288