Spelling suggestions: "subject:"besvarande"" "subject:"besvarandet""
1 |
Bland frågor och svar - vem säger vad, när och var? : En undersökning om högstadieelevers situationsanpassade språkbrukEdwardsson, Kristin January 2009 (has links)
<p>Uppsatsen behandlar skolelevers talade språk och de olika språkliga varieteter som elever använder i skolan beroende på undervisningssituation. Utgångspunkten är hypotesen att det talade språket skiljer sig mer eller mindre beroende på skolämne. Jag har därför följt två olika klasser under sammanlagt 12 idrotts- och SO-/svensklektioner för att ta reda på hur elevernas talade språk skiljer sig mellan praktiska och teoretiska skolämnen. Det ligger även i mitt intresse att undersöka <em>om</em> och i sådana fall <em>hur</em> flickors och pojkars språk skiljer sig åt. I uppsatsen behandlas även hur eleverna ställer och besvarar frågor. Jag har arbetat utifrån en etnografisk metod som innebär att jag observerat de tolv lektionerna och gjort fältanteckningar samt fört samtal med berörda lärare.</p><p>Resultatet är att elevernas ordbruk skiljer sig mest mellan kön och skolklass, dels angående elevernas ordval, dels i vilken utsträckning eleverna talar. Jag har uppmärksammat att det inte finns någon tydlig skillnad av språkbruk mellan praktiska och teoretiska skolämnen. Även stora skillnader mellan att ställa och besvara frågor har noterats.</p>
|
2 |
Bland frågor och svar - vem säger vad, när och var? : En undersökning om högstadieelevers situationsanpassade språkbrukEdwardsson, Kristin January 2009 (has links)
Uppsatsen behandlar skolelevers talade språk och de olika språkliga varieteter som elever använder i skolan beroende på undervisningssituation. Utgångspunkten är hypotesen att det talade språket skiljer sig mer eller mindre beroende på skolämne. Jag har därför följt två olika klasser under sammanlagt 12 idrotts- och SO-/svensklektioner för att ta reda på hur elevernas talade språk skiljer sig mellan praktiska och teoretiska skolämnen. Det ligger även i mitt intresse att undersöka om och i sådana fall hur flickors och pojkars språk skiljer sig åt. I uppsatsen behandlas även hur eleverna ställer och besvarar frågor. Jag har arbetat utifrån en etnografisk metod som innebär att jag observerat de tolv lektionerna och gjort fältanteckningar samt fört samtal med berörda lärare. Resultatet är att elevernas ordbruk skiljer sig mest mellan kön och skolklass, dels angående elevernas ordval, dels i vilken utsträckning eleverna talar. Jag har uppmärksammat att det inte finns någon tydlig skillnad av språkbruk mellan praktiska och teoretiska skolämnen. Även stora skillnader mellan att ställa och besvara frågor har noterats.
|
3 |
Distilling Multilingual Transformer Models for Efficient Document Retrieval : Distilling multi-Transformer models with distillation losses involving multi-Transformer interactions / Destillering av flerspråkiga transformatormodeller för effektiv dokumentsökning : Destillering av modeller med flera transformatorer med destilleringsförluster som involverar interaktioner mellan flera transformatorerLiu, Xuecong January 2022 (has links)
Open Domain Question Answering (OpenQA) is a task concerning automatically finding answers to a query from a given set of documents. Language-agnostic OpenQA is an increasingly important research area in the globalised world, where the answers can be in a different language from the question. An OpenQA system generally consists of a document retriever to retrieve relevant passages and a reader to extract answers from the passages. Large Transformers, such as Dense Passage Retrieval (DPR) models, have achieved state-of-the-art performances in document retrievals, but they are computationally expensive in production. Knowledge Distillation (KD) is an effective way to reduce the size and increase the speed of Transformers while retaining their performances. However, most existing research focuses on distilling single Transformer models, instead of multi-Transformer models, as in the case of DPR. This thesis project uses MiniLM and DistilBERT distillation methods, two of the most successful methods to distil the BERT model, to individually distil the passage and query model of a fined-tuned DPR model comprised of two pretrained MPNet models. In addition, the project proposes and tests Embedding Similarity Loss (ESL), a distillation loss designed for the interaction between the passage and query models in DPR architecture. The results show that using ESL results in better students than using MiniLM or DistilBERT loss alone and that combining ESL with any of the other two losses increases their student models’ performances in most cases, especially when training on Information-Seeking Question Answering in Typologically Diverse Languages (TyDi QA) instead of The Stanford Question Answering Dataset 1.1 (SQuAD 1.1). The best resulting 6-layer student DPR model retained more than 90% of the recall and Mean Average Precision (MAP) in Cross-Lingual Transfer (XLT) tasks while reducing the inference time to 63.2%. In Generalised Cross-Lingual Transfer (G-XLT) tasks, it retained only around 42% of the recall and MAP using 53.8% of the inference time. / Domänlöst frågebesvarande är en uppgift som handlar om att automatiskt hitta svar på en fråga från en given uppsättning av dokument. Språkagnostiska domänlöst frågebesvarande är ett allt viktigare forskningsområde i den globaliserade världen, där svaren kan vara på ett annat språk än själva frågan. Ett domänlöst frågebesvarande-system består i allmänhet av en dokumenthämtare som plockar relevanta textavsnitt och en läsare som extraherar svaren från dessa textavsnitt. Stora transformatorer, såsom DPR-modeller (Dense Passage Retrieval), har uppnått toppresultat i dokumenthämtning, men de är beräkningsmässigt dyra i produktion. KD (Knowledge Distillation) är ett effektivt sätt att minska storleken och öka hastigheten hos transformatorer samtidigt som deras prestanda bibehålls. För det mesta är den existerande forskningen dock inriktad på att destillera enstaka transformatormodeller i stället för modeller med flera transformatorer, som i fallet med DPR. I det här examensarbetet används MiniLM- och DistilBERT-destilleringsmetoderna, två av de mest framgångsrika metoderna för att destillera BERT-modellen, för att individuellt destillera text- och frågemodellen i en finjusterad DPRmodell som består av två förinlärda MPNet-modeller. Dessutom föreslås och testas ESL (Embedding Similarity Loss), en destilleringsförlust som är utformad för interaktionen mellan text- och frågemodellerna i DPRarkitekturen. Resultaten visar att användning av ESL resulterar i bättre studenter än om man enbart använder MiniLM eller DistilBERT-förlusten och att kombinationen ESL med någon av de andra två förlusterna ökar deras studentmodellers prestanda i de flesta fall, särskilt när man tränar på TyDi QA (Typologically Diverse Languages) istället för SQuAD 1.1 (The Stanford Question Answering Dataset). Den bästa resulterande 6-lagriga student DPRmodellen behöll mer än 90% av återkallandet och MAP (Mean Average Precision) för XLT-uppgifterna (Cross-Lingual Transfer) samtidigt som tiden för inferens minskades till 63.2%. För G-XLT-uppgifterna (Generalised CrossLingual Transfer) bibehölls endast cirka 42% av återkallelsen och MAP med 53.8% av inferenstiden.
|
Page generated in 0.0396 seconds