深層学習を利用したクイズの選択肢生成手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-11-24
• タイトル: 深層学習を利用したクイズの選択肢生成手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method to make quiz choices using deep learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コンテンツ処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 琉球大学理工学研究科情報工学専攻
• 著者所属: 琉球大学工学部
• 著者所属: 沖縄国際大学経済学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ryukyu University, Graduate School of Engineeringa and Science, Information Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of the Ryukyus, Faculity of Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Okinawa International University, Department of Economics
• 著者名: 松田, 意仁; 赤嶺, 有平; 根路銘, もえ子
• 著者名(英): Okuto, Matsuda; Yuhei, Akamine; Moeko, Nerome
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では空欄に入る単語を推定する穴埋めモデルの出力を利用し，選択式クイズにおける選択肢の生成を行う．選択肢の中に類語が出現することを避けるため，それぞれの単語における分散表現の cos 類似度やユークリッド距離の閾値を決定し，それをもとに類語判定を行なった．また，穴埋めモデルの出力から選択肢生成に利用する単語数を増やすことで選択式クイズとして利用可能なものが得られやすくなる結果となった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we propose a new method to automatically make quiz choices using outputs of Masked Language Model that predicts the answer for cloze test. Our method uses synonym identification to remove inappropriate choices based on cosine similarity and Euclid distance between each word-embeddings. In addition, we have got the result that more applicable quiz choices are generated by increasing words taken from Masked Language Model.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2021-NL-251, 号 9, p. 1-3, 発行日 2021-11-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会