問題と模範解答を同時に生成する難易度調整機能付き読解問題自動生成手法

本論文の扱う「問い」

難易度調整可能な読解問題自動生成手法において，生成される問題の多様性を向上させることができるか？

本論文のここが面白い！

近年，所望の難易度で読解問題を自動生成できる技術が研究されています．既存の難易度調整可能な問題生成手法では，答えと問題の生成を独立した深層学習モデルを用いて段階的に行なっていましたが，このアプローチでは，第一段階で行う答え生成の結果が制約となり，第二段階で生成される問題の多様性が制限されてしまう課題がありました．そこで本研究では，答え生成モデルと問題生成モデルを一つの深層学習モデルに統合する手法を開発しました．具体的には，T5と呼ばれる大規模言語モデルを，図のように拡張することで提案モデルを設計しました．提案モデルを用いて実際に生成を行ったところ，難易度調整の性能は維持したままで，より多様な問題が生成できたことを確認しました．

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