掩码与完形：基于掩码语言模型的开放式完形填空问题自动生成
计算机与社会
2023-02-09 v1
摘要
开放式完形填空问题因能测评并促进二语英语学习者的学习而备受关注。尽管有益，开放式完形填空测试在教育领域仅零星引入，主要因为教师手动出题负担沉重。与更常用的多项选择题（MCQ）不同，开放式完形填空为自由形式，教师须确保空白处仅接受标准答案而无其他词。为减轻此负担，我们开发了 CLOZER，一个开放式完形填空问题自动生成器。本文中，我们通过针对 1,600 个答案的定量实验评估 CLOZER，并从统计上表明其能成功生成仅接受标准答案的开放式完形填空问题。与人工生成问题的对比实验也显示 CLOZER 生成 OCQ 优于普通非英语母语教师。此外，我们在本地高中开展实地研究以厘清引入 CLOZER 的益处与障碍。结果表明学生认为该应用对其语言学习有用。最后，基于我们的发现，我们提出了若干设计改进。
引用
@article{arxiv.2205.07202,
title = {Mask and Cloze: Automatic Open Cloze Question Generation using a Masked Language Model},
author = {Shoya Matsumori and Kohei Okuoka and Ryoichi Shibata and Minami Inoue and Yosuke Fukuchi and Michita Imai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07202},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 8 figures