Question-Answering (QA) Model for a Personalized Learning Assistant for Arabic Language

本文描述了创建、优化和评估一个个性化学习助手的问答模型，该模型使用定制化的阿拉伯语BERT变换器。该模型在巴勒斯坦课程的科学教科书上进行了特别调整。我们的方法利用了BERT自动产生科学教育领域问题的正确答案的出色能力。通过使用巴勒斯坦课程中的11年级和12年级生物学书籍进行微调，提高了模型理解和提取相关信息的能力。这增加了模型产生启发性响应的效力。使用精确匹配（EM）和F1得分指标评估模型的性能；结果显示EM得分为20％，F1得分为51％。这些结果表明，该模型能够理解并回答巴勒斯坦科学书中的问题。结果展示了基于BERT的问答模型支持阿拉伯学生学习和理解问题的潜力。

这篇论文旨在创建、优化和评估一个针对阿拉伯语的个性化学习助手的问答模型，使用了针对巴勒斯坦课程中科学教科书的BERT transformer进行定制。

本文使用BERT transformer的优秀能力自动产生科学教育领域问题的正确答案，并通过对巴勒斯坦课程中的11年级和12年级生物书进行微调，提高了模型理解和提取相关信息的能力。

本文使用EM和F1分数指标评估了模型的性能，结果显示EM分数为20％，F1分数为51％。这些结果表明该模型可以理解并回答巴勒斯坦科学书中的问题，展示了BERT-based QA模型支持阿拉伯语学生问题学习和理解的潜力。

最近的相关研究包括：“Arabic Question Answering: A Survey and Future Directions”和“BERT for Arabic Question Answering”。