@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214072,
 author = {松田, 意仁 and 赤嶺, 有平 and 根路銘, もえ子 and Okuto, Matsuda and Yuhei, Akamine and Moeko, Nerome},
 issue = {9},
 month = {Nov},
 note = {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．, 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.},
 title = {深層学習を利用したクイズの選択肢生成手法の提案},
 year = {2021}
}