難易度調整可能な多枝選択式読解問題自動生成手法とDirectPreferenceOptimizationによる難易度調整精度の向上

近年，深層学習を用いて任意の難易度で読解問題を生成できる技術が提案されている．しかし，従来手法は，読解対象文中から答えを抜き出して回答する形式の問題のみを対象としており，教育現場で広く使われている多肢選択式問題を生成できない．加えて，従来手法では訓練データ中の問題の単語列に対する尤度を最大化するように深層学習モデルを訓練しており，難易度調整精度を直接最適化していないため，難易度調整精度に改善の余地が残る．そこで本研究では，自己回帰型の深層学習モデルを用いた難易度調整可能な多枝選択式問題生成手法を開発するとともに，DirectPreferenceOptimizationにより難易度調整精度を最大化する訓練手法を提案する．