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문제 정의
- 본 논문에서는 객관식 빈칸 채우기 문제의 보기를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 얻을 수 있는 이점은 크게 두 가지다.
- 본 논문에서는 이미 여러 분야에서 그 효과가 증명된[13][14][15] 객관식 빈칸 채우기 문제를 자동 생성하는 것에 초점을 맞춘다. 이 문제는 빈칸을 생성하고 객관식 보기를 제시하는 2가지 단계로 이루어진다.
- 본 연구의 아이디어는, 1-gram 모델의 확률값이 높은 문장보다 n-gram(단, n]1) 모델의 확률값이 높은 문장이 더 자연스러운 문장일 가능성이 높다고 판단하는 것이다. 예를 들어, ‘I go to school on’은 ‘I go to school by’보다 5-gram 확률이 높다.
- k개의 단어 후보들 중 일부는 아주 자연스러운 문장을 만들어 낼 수도 있고, 일부는 문법적으로는 맞지만 문맥상으로 오류가 있거나 잘못된 표현일 수도 있다. 우리의 목표는 출제자가 원하는 만큼 자연스러운 표현과 부자연스러운 표현을 생성할 수 있도록 하는 것이다.
- 또, 편의상 빈칸은 하나의 단어라고 가정한다. 한 단어에 해당하는 빈칸이 주어졌을 때, k개의 보기를 생성하는 것이 본 연구의 목표이다. 예를 들어, ‘I go to school ___ bus’이라는 문장에서 빈칸에 해당하는 단어 후보인 ‘by’, ‘on’, ‘in’, ‘over’ 등을 생성해야 한다.
가설 설정
- 본 논문에서는 객관식 문제를 내기 위해 이미 빈칸을 선정하였다고 가정한다. 또, 편의상 빈칸은 하나의 단어라고 가정한다. 한 단어에 해당하는 빈칸이 주어졌을 때, k개의 보기를 생성하는 것이 본 연구의 목표이다.
- 본 논문에서는 객관식 문제를 내기 위해 이미 빈칸을 선정하였다고 가정한다. 또, 편의상 빈칸은 하나의 단어라고 가정한다.
- 본 논문에서는 빈칸이 주어졌다고 가정하고, 이에 어울리는 보기를 자동 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 통계 언어 모델에 기반하여 보기를 생성하기 때문에, 사람이 생성하는 경우보다 출제자에 편향되지 않은 보기를 제공할 수 있다.
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