本研究では、日本の大学入試の英単語穴埋め問題を題材として、不正解選択肢の自動生成に取り組む。先行研究では全ての問題に対して同一の手法を適用していたが、本研究では3種類の問題タイプ（文法・機能語・文脈）を定義し、それぞれの特徴を考慮して不正解選択肢を自動生成する手法を提案する。日本の大学入試で実際に出題された500問を用いた評価実験の結果、提案手法は特に機能語の問題において既存手法を大きく上回る性能を達成した。

英単語穴埋め問題[1]は、学習者の英語習熟度を評価する方法のひとつであり、TOEIC1）や実用英語技能検定2）などの試験から学校教育の現場まで、広く使用されている。問題形式は図1のとおり、ある1単語を空欄とする問題文に対して、空欄に当てはまる正解選択肢が1つ、当てはまらない不正解選択肢が3つの4択形式で構成されるのが一般的である。これらの選択肢は、教員などの豊富な言語教育経験を持つ作問者によって人手で作成されるため、作問コストが大きい。本研究では、作問者の負担軽減のために、不正解選択肢の候補を自動生成する。英単語穴埋め問題における不正解選択肢の自動生成に関する先行研究では、正解単語と意味的に類似する単語を生成する手法[2–7]が多く提案されている。また、問題文中の単語との共起情報を用いる手法[8,9]、文脈全体を考慮する手法[10]、学習者の誤り傾向を考慮する手法[11]なども提案されてきた。しかし、これらの先行研究は全ての問題に対して同一の手法を適用するため、生成された不正解選択肢1）https://www.ets.org/toeic.html2）https://www.eiken.or.jp/eiken/Jeffdidn’tacceptthejobofferbecauseofthe____salary.(a)low(b)weak(c)cheap(d)inexpensive(a)が正解選択肢の特徴に偏りがある。実際の問題には、作問者の意図が反映されており、文法知識を問う問題や慣用表現を問う問題など複数の問題タイプが存在する。そのため、既存手法には不正解選択肢の特徴を問題タイプごとに柔軟に変更できないという課題がある。本研究では、日本の大学入試における英単語穴埋め問題を対象に、人手で問題タイプを分類する。その上で、問題タイプごとの選択肢の特徴を考慮して、それぞれに適した不正解選択肢の自動生成手法を提案する。作問者によって用意された実際の不正解選択肢と自動生成した不正解選択肢の一致率を評価したところ、提案手法は多くの設定において既存手法[5,7,10]を上回る性能を達成した。