人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 3N4-GS-10-04
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マスク言語モデルを利用したOpen Cloze問題の自動生成
*松森 匠哉奥岡 耕平柴田 遼一井上 南吉野 哲平福地 庸介岩沢 透今井 倫太
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抄録

オープンクローズ問題(open cloze questions: OCQ)は英語学習における有用性は様々な研究から示されてきた.しかしながら,OCQは問題の作成の難しさから実際の教育現場に導入されることが極めて少ない.一般的に広く用いられている選択肢付き問題 (multiple candidate questions: MCQ)と比較して,OCQは自由記述式であるため,問題作成時になるべく正答が一つに定まるように問題を作成しなければならない.このような課題に対して,OCQの自動生成手法であるCLOZERを提案する.CLOZERでは,マスク言語モデルによる空欄単語の推定と,独自に定義したgap scoreの導入により,任意のコーパスから正答の唯一性を担保した問題を生成する.実験では,CLOZERで生成した問題をネイティブスピーカーに出題し,解の唯一性を担保していることを示した.更にCLOZERのプロトタイプアプリケーションを作成し高校での実地調査を行い,実際の教育現場に導入する際の利点や障壁を明らかにした.

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© 2022 人工知能学会
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