Automatiskt generera utmanande distraktorer för flera val gap-fill objekt är fortfarande ett olöst problem. Vi föreslår att man använder kontextkänsliga lexikala inferensregler för att generera distraktorer som är semantiskt likartade med gapets målord på något sätt, men inte i den betydelse som uppstår till följd av gap-fill-sammanhanget. Vi tror att sådana distraherare bör vara särskilt svåra att skilja från rätt svar. Vi fokuserar på verb eftersom de är särskilt svåra att behärska för språklärare och tycker att vårt tillvägagångssätt är ganska effektivt. I vår test uppsättning av 20 objekt, vår föreslagna metod minskar antalet ogiltiga distraktorer i 90% av fallen, och helt eliminerar alla av dem i 65%. Ytterligare analys av detta dataset stöder inte vår hypotes om objektsvårigheter mätt med den genomsnittliga felfrekvensen för språklärare. Vi antar att detta kan bero på begränsningar i vår utvärderingsmiljö, som vi planerar att ta itu med i det framtida arbetet.
REF genererar distraktorer som är semantiskt likartade med målordet i någon mening, men inte i den särskilda bemärkelse som orsakas av gap-fill sammanhang.
Automatic Generation of Challenging Distractors Using Context-Sensitive Inference Rules
{'venue': 'BEA@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}