[3N4-GS-10] AI応用：モデル

[3N4-GS-10-04] マスク言語モデルを利用したOpen Cloze問題の自動生成

〇松森 匠哉^1,2、奥岡 耕平¹、柴田 遼一¹、井上 南¹、吉野 哲平¹、福地 庸介¹、岩沢 透¹、今井 倫太¹ (1. 慶應義塾大学、2. 日本学術振興会特別研究員 (DC))

キーワード：外国語習得、オープンクローズテスト、自動問題生成、マスク言語モデル

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．