操控 C-测试难度的两种方法
计算与语言
2019-07-03 v2
摘要
我们提出了两种新颖的操控策略，用于自动提高和降低 C-测试（C-test）的难度。这是迈向生成面向自导语言学习的自适应练习以及编制语言评估测试的关键一步。为了达到期望的难度水平，我们基于绝对和相对填空难度预测来操控填空的大小与分布。我们在基于语料的实验以及一项有 60 名参与者参与的用户研究中评估了我们的方法。我们发现两种策略均能够生成具有期望难度水平的 C-测试。
引用
@article{arxiv.1906.06905,
title = {Manipulating the Difficulty of C-Tests},
author = {Ji-Ung Lee and Erik Schwan and Christian M. Meyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06905},
year = {2019}
}
备注
To appear as a long paper in Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019). Download our code and data from the user study at github: https://github.com/UKPLab/acl2019-ctest-difficulty-manipulation