Generating News-Centric Crossword Puzzles As A Constraint Satisfaction and Optimization Problem

要約

クロスワード パズルは伝統的に、娯楽としてだけでなく、語彙や言語能力を習得するための教育ツールとしても機能してきました。
教育目的を高めるための戦略の 1 つは、特定のトピックについてより多くの単語を含めるなどの個別化です。
この論文は、人々のニュースへの関心を促進する場合に焦点を当て、ニュース中心のクロスワード パズルを自動的に生成するためのフレームワークを提案します。
私たちは考えられるシナリオを設計し、制約充足と最適化問題として、つまりニュース由来の単語をできるだけ多く含むプロトタイプを構築しました。
私たちの実験では、いくつかの条件下での生成確率と所要時間が報告されました。
その結果、ニュースに由来する単語がほとんどなくても、ニュース中心のクロスワード パズルを生成できることがわかりました。
プロトタイプの定性評価を通じて現状の課題と今後の研究の方向性をまとめます。
これは、制約充足と最適化問題の定式化が教育用途として有益である可能性があるという最初の提案です。

要約(オリジナル)

Crossword puzzles have traditionally served not only as entertainment but also as an educational tool that can be used to acquire vocabulary and language proficiency. One strategy to enhance the educational purpose is personalization, such as including more words on a particular topic. This paper focuses on the case of encouraging people’s interest in news and proposes a framework for automatically generating news-centric crossword puzzles. We designed possible scenarios and built a prototype as a constraint satisfaction and optimization problem, that is, containing as many news-derived words as possible. Our experiments reported the generation probabilities and time required under several conditions. The results showed that news-centric crossword puzzles can be generated even with few news-derived words. We summarize the current issues and future research directions through a qualitative evaluation of the prototype. This is the first proposal that a formulation of a constraint satisfaction and optimization problem can be beneficial as an educational application.

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