基于BERT的瑞典语阅读理解题干扰项生成：使用小规模数据集
计算与语言
2021-08-10 v1
摘要
在构建用于阅读理解评估的多项选择题（MCQs）时，干扰项（错误但 preferably 看似合理的答案选项）是重要组成部分。本文提出一种仅使用小规模数据集自动生成干扰项的基于BERT的新方法。我们还发布了一个此类瑞典语MCQs的新数据集（用于训练模型），并提出了一种评估所生成干扰项的方法。评估表明，从学生视角看，我们的方法为测试集中超过50%的MCQs生成了一个或多个看似合理的干扰项。从教师视角看，约50%的生成的干扰项被认为合适。我们还对结果进行了深入分析。
引用
@article{arxiv.2108.03973,
title = {BERT-based distractor generation for Swedish reading comprehension questions using a small-scale dataset},
author = {Dmytro Kalpakchi and Johan Boye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03973},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the 14th International Conference on Natural Language Generation (INLG 2021)