要約
タイトル：英語学習者のための文補完問題データセット「SC-Ques」
要約：
– 文補完問題とは、空欄に適した単語やフレーズを選ばせる問題のことであり、英語学習者に広く使われている。
– 本論文では、現実世界の英語検定試験から289,148の文補完問題を収集した「SC-Ques」という大規模なデータセットを紹介する。
– さらに、提案された「SC-Ques」データセットを用いて大規模なプレトレーニング済み言語モデルを訓練し、自動的に文補完問題を解決する包括的なベンチマークを構築する。
– ベースラインモデルの性能、限界、トレードオフについて詳細な分析を行っている。
– データセットとコードは、研究目的のために \url{https://github.com/ai4ed/SC-Ques}から入手可能である。
要約(オリジナル)
Sentence completion (SC) questions present a sentence with one or more blanks that need to be filled in, three to five possible words or phrases as options. SC questions are widely used for students learning English as a Second Language (ESL). In this paper, we present a large-scale SC dataset, \textsc{SC-Ques}, which is made up of 289,148 ESL SC questions from real-world standardized English examinations. Furthermore, we build a comprehensive benchmark of automatically solving the SC questions by training the large-scale pre-trained language models on the proposed \textsc{SC-Ques} dataset. We conduct detailed analysis of the baseline models performance, limitations and trade-offs. The data and our code are available for research purposes from: \url{https://github.com/ai4ed/SC-Ques}.
arxiv情報
| 著者 | Qiongqiong Liu,Yaying Huang,Zitao Liu,Shuyan Huang,Jiahao Chen,Xiangyu Zhao,Guimin Lin,Yuyu Zhou,Weiqi Luo |
| 発行日 | 2023-04-07 11:55:04+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI