JP2010181651A - 選択問題自動作成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電子辞書データと連携して単語の理解度をテストするための選択問題を自動生成することのできる選択問題自動生成装置を提供する。
【解決手段】、単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段（５）と、正解を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段（９）と、問題となる単語を決定する入力手段（２）と、前記問題となる単語の属性に基づいて前記辞書データから選択肢を抽出する選択肢抽出手段（７）と、前記雛型に前記問題となる単語と前記選択肢とをセットし、問題を生成する問題生成手段（１０）とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、選択問題自動作成装置に関する。

英単語の意味を確認するための選択問題を自動的に作成する選択問題自動作成装置の分野において、特許文献１には、ＨＴＭＬ文章などに基づいて、文書内に独自のタグを挿入することで穴埋め問題を自動的に作成し、表示する穴埋め問題作成装置が記載されている。
また、特許文献２には、コーパス群から文章を選択し、穴埋め対象の単語を決定し、その置換候補を決定して文章の妥当性をインターネットによる検索によって判定することで穴埋め選択問題を自動的に作成する多肢選択言語試験問題自動作成装置が記載されている。

特開２００３−１７３１２９号公報 特開２００６−３９３５３号公報

特許文献１に記載の穴埋め問題作成装置では、ＨＴＭＬに専用のタグを埋め込んで穴埋め問題として表示するため、表示手段がＸＭＬ形式の言語を解析して表示することが可能な専用の構成としなければならないという問題があった。

特許文献２に記載の多肢選択言語試験問題自動作成装置では、妥当性を判断するためにインターネットを使用するため、文章としては妥当であっても正解ではないという問題の作成ができないという問題があった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、電子辞書データと連携して単語の理解度をテストするための選択問題を自動生成することのできる選択問題自動生成装置を提供する。

本発明の選択問題自動生成装置は、単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、正解を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、問題となる単語を決定する入力手段と、前記問題となる単語の属性に基づいて前記辞書データから選択肢を抽出する選択肢抽出手段と、前記雛型に前記問題となる単語と前記選択肢とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする。

本発明の他の選択問題自動生成装置は、単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データに含まれる単語を検索するインデックスを格納するインデックス格納手段と、問題となる単語の意味を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、前記問題となる単語を決定する入力手段と、前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段と、前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の品詞と同じ品詞の単語を選択肢用の単語として抽出する選択肢抽出手段と、前記辞書データから前記問題となる単語と前記選択肢用の単語の意味を抽出する単語情報抽出手段と、前記雛型の問題文に前記問題となる単語をセットし、選択肢に前記問題となる単語の意味と前記選択肢用の単語の意味とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする。

前記インデックスは、前記辞書データに含まれる単語をグループ化し、前記選択肢抽出手段は、前記選択肢用の単語を前記問題となる単語と同じグループに属する単語から抽出するようにしてもよい。

前記問題となる単語および前記選択肢用の単語の言語と、これらの単語の意味を記述する言語とは、異なる言語であってもよい。

前記問題となる単語および前記選択肢用の単語の言語と、これらの単語の意味を記述する言語とは、同じ言語であってもよい。

本発明のさらに他の選択問題自動生成装置は、単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、前記辞書データに含まれる単語を検索するインデックスを格納するインデックス格納手段と、問題文中の空欄に当てはまる単語を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、前記問題となる単語を決定する入力手段と、前記インデックスを用いて前記辞書データから選択肢用の単語を抽出する選択肢抽出手段と、前記辞書データから前記問題となる単語が含まれる文を抽出する単語情報抽出手段と、前記雛型の問題文に前記問題となる単語が含まれる文から前記問題となる単語を空欄に置き換えた文をセットし、選択肢に前記問題となる単語と前記選択肢用の単語とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする。

前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段をさらに備え、前記選択肢抽出手段は、前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の他の品詞における単語を選択肢用の単語として抽出するようにしてもよい。

前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段をさらに備え、前記選択肢抽出手段は、前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の品詞と同じ品詞の単語を選択肢用の単語として抽出するようにしてもよい。

前記問題となる単語は動詞の一活用形であり、前記選択肢用の単語は前記問題となる単語の他の活用形であってもよい。

本発明の選択問題自動生成装置は、電子辞書データと連携して単語の理解度をテストするための選択問題を自動生成することができる。

本発明の選択問題自動生成装置の構成の一例を示すブロック図である。 辞書データフォーマットの第１の例を示す図である。 辞書データフォーマットの第２の例を示す図である。 辞書アクセスデータインデックスの一例を示す表である。 本発明の選択問題自動生成装置によって生成される問題の雛型の例を示す図である。 タイプ１の問題を作成する手順を示すフローチャートである。 図６のグループ決定処理の手順を示すフローチャートである。 図６の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。 タイプ２の問題を作成する手順を示すフローチャートである。 図９のグループ決定処理の手順を示すフローチャートである。 図９の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。 タイプ３の問題を作成する手順を示すフローチャートである。 図１２の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。 タイプ４の問題を作成する手順を示すフローチャートである。 図１４の単語Ａの形調査の手順を示すフローチャートである。 図１４の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。 タイプ５の問題を作成する手順を示すフローチャートである。 図１７の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

図１は、本発明の選択問題自動生成装置の構成の一例を示すブロック図である。選択問題自動生成装置１は、入力部２と、品詞判定手段３と、問題雛型決定手段４と、辞書データ格納部５と、インデックスデータ格納部６と、選択肢抽出手段７と、単語情報抽出手段８と、問題雛型格納部９と、問題生成手段１０と、出力部１１とを備える。

入力部２は、テスト問題にしたい単語（単語Ａとする）を入力するためのものである。品詞判定手段３は、単語の品詞を判定する手段である。問題雛型決定手段４は、生成する問題の雛型を決定する手段である。

辞書データ格納部５は、例えば、英和辞書や英英辞書の電子辞書データを格納する。格納される電子辞書データは、例えばＸＭＬ形式のデータ構造となっている。例えば、単語「ｌｏｏｋ」のタイトルは<title>look</title>のように<title>タグと</title>タグで囲まれており、それ以外の情報（過去形、現在進行形、発音記号、意味、例文、例文の日本語訳、関連付けられるイメージデータ等）の個々のデータもＸＭＬ形式で記述されている。したがって、任意の情報を抽出することができる。図２は、辞書データフォーマットの第１の例を示し、図３は、辞書データフォーマットの第２の例を示す。

インデックスデータ格納部６は、辞書データ格納部５に格納された辞書データにアクセスするための辞書アクセスデータインデックスを格納する。図４は、辞書アクセスデータインデックスの一例を示す。単語エントリインデックスは、単語番号と、単語と、単語が属するグループと、当該単語の辞書データにおけるアドレスとを関連付けている。グループエントリインデックスは、グループと、それに属する単語の単語番号とを関連付けている。各々の単語は、いくつかのグループにグループ化される。各々の単語を、単語の難易度レベルごとにグループ化してもよい。このような場合、例えば、British National Corpusが作成しているような、世にある単語を出版物などで多く頻出する順に並べたもののリストから、例えば１００語ずつ区切ってグループ化してもよい。また、単語の綴りが似ている単語同士でグループ化してもよい。１つの単語が複数のグループに含まれていてもよい。

選択肢抽出手段７は、問題における選択肢を辞書データから抽出する。
単語情報抽出手段８は、選択肢の単語の情報を辞書データから抽出する。
問題雛型格納部９は、作成する問題の雛型を格納する。
問題生成手段１０は、雛型に単語Ａと選択肢や単語の情報に基づく文章を入れて問題を生成する。
出力部１１は、生成された問題を出力する。

本発明の選択問題自動生成装置によって生成される問題の雛型の例を説明する。図５は、このような雛型の例を示す。図５において、○○○、□□□は日本語であり、●●●、■■■は英語であるとする。

＜タイプ１の問題作成＞
タイプ１の問題は、英単語の日本語による意味を複数の選択肢から選択させる問題である。タイプ１の問題は、例えば以下のようなものである。
（問題１）「look」の意味として正しいものを１つ選びなさい。
（１）遊ぶ
（２）選ぶ
（３）見る
（４）持つ
タイプ１の問題を作成する場合、英和辞書の辞書データを使用する。

図６は、タイプ１の問題を作成する手順を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、テスト問題にしたい英単語である単語Ａを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２においていくつかの単語を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ１０２において、単語Ａに複数の品詞定義がある場合、どの品詞で問題を生成するのかを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において選択可能な品詞を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ１０３において、問題における選択肢の数ｍを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において、選択可能な選択肢数を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい、また、雛型によって予め定められていてもよい。

ステップＳ１０４において、後述する選択肢の決定を行うステップＳ１０６−Ｓ１０８のループにおける繰り返し数ｎを選択肢の数ｍ−１に設定する。これは、選択肢には単語Ａ自身の意味も正解として含まれるからである。

ステップＳ１０５において、単語Ａが含まれるグループのうち１つを決定する。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ１０６において、ｎ＞０ならばまだ決定していない選択肢があるためステップＳ１０７に進み、ｎ＝０ならばすべての選択肢が決定されているためステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０７において、ステップＳ１０５において決定したグループから選択肢を決定する。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ１０８において、ｎをデクリメントし、ステップＳ１０６に戻る。

ステップＳ１０９において、雛型に単語Ａと選択肢のデータをセットする。図５に示すタイプ１の雛型の例において、●●●に単語Ａを入れ、（１）〜（４）の□□□には、それぞれステップＳ１０６−Ｓ１０８のループで決定した選択肢と単語Ａの日本語訳とをランダムに入れる。

ステップＳ１１０において、データをセットした雛型を問題のデータとして出力して処理を終了する。

図６のステップＳ１０５におけるグループ決定処理について説明する。図７は、図６のグループ決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ２０１において、単語Ａが複数のグループに含まれる場合、ステップＳ２０２に進み、単語Ａが１つのグループにのみ含まれる場合、ステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０２において、グループのうち１つを選択する。この際、例えば、ランダムに選択するようにしてもよい。また、グループの数だけ選択問題を複数生成するようにしてもよい。

ステップＳ２０３において、単語Ａが１つのグループにのみ含まれる場合はそのグループに、複数のグループに属する場合は、ステップＳ２０３で選択されたグループに決定して処理を終了する。

図６のステップＳ１０７における選択肢決定処理について説明する。図８は、図６の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１において、図６のステップＳ１０５で決定されたグループから１つの単語Ｂを選択肢候補としてランダムに選択する。なお、既に選択肢候補となった単語は選択しない。また、グループにおいて決定できる単語がもう見つからない場合は、ｍに満たない選択肢数で問題を作成するか、エラーとして処理を終了する。

ステップＳ３０２において、単語Ｂが単語Ａと類似しているかどうかを確認する。例えば、「ｌｏｏｋ」の類義語としては「ｗａｔｃｈ」や「ｓｅｅ」がある。これらの類義語の日本語訳も正解となってしまう可能性が高いため、選択肢候補から外すことが好ましい。例えば、辞書データが図２に示すようなＸＭＬフォーマットで記述されている場合、単語Ｂが単語Ａの辞書データにおける<syn>タグに定義されているかどうかを確認する。

ステップＳ３０３において、単語Ｂが単語Ａと類似している場合はステップＳ３０１に戻って新たな単語Ｂを決定し、単語Ｂが単語Ａと類似していない場合はステップＳ３０４に進む。

ステップＳ３０４において、単語Ｂの訳である日本語Ｂを選択する。この際、英和辞書の辞書データにおける単語Ｂの最初の日本語訳を日本語Ｂとして選択してもよい。例えば、辞書データが図２に示すようなフォーマットで記述されている場合、単語Ｂの辞書データにおける１つ目の<n-g>タグ内の１つ目の<dt>タグの日本語を選択する。

ステップＳ３０５において、辞書データにおける単語Ａの日本語訳に日本語Ｂと重複するものがないか確認する。

ステップＳ３０６において、単語Ａの日本語訳に日本語Ｂと重複するものがある場合、単語Ｂは選択肢としては不適切であるためステップＳ３０１に戻り、新たな単語Ｂを決定し、単語Ａの日本語訳に日本語Ｂと重複するものがない場合はステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０７において、日本語Ｂを選択肢として登録し、処理を終了する。

なお、タイプ１の問題として、英単語の日本語による意味を複数の選択肢から選択させる問題を例として説明したが、ある言語の単語の他の言語による意味を複数の選択肢から選択させる問題であれば、言語の種類はどのようなものであってもよい。

＜タイプ２の問題作成＞
タイプ２の問題は、英単語の英語による意味、すなわち、英単語を規定する英文を複数の選択肢から選択させる問題である。タイプ２の問題は、例えば以下のようなものである。
（問題２）「look」means...
（１）to do things for pleasure, as children do
（２）to choose from a group of people or things
（３）to turn your eyes in a particular direction
（４）to own
タイプ２の問題を作成する場合、英和辞書又は英英辞書の辞書データを使用する。

図９は、タイプ２の問題を作成する手順を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１において、テスト問題にしたい英単語である単語Ａを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２においていくつかの単語を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ４０２において、単語Ａに複数の品詞定義がある場合、どの品詞で問題を生成するのかを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において選択可能な品詞を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ４０３において、問題における選択肢の数ｍを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において、選択可能な選択肢数を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい、また、雛型によって予め定められていてもよい。

ステップＳ４０４において、後述する選択肢の決定を行うステップＳ１０６−Ｓ１０８のループにおける繰り返し数ｎを選択肢の数ｍに設定する。

ステップＳ４０５において、単語Ａが含まれるグループのうち１つを決定する。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ４０６において、ｎ＞０ならばまだ決定していない選択肢があるためステップＳ４０７に進み、ｎ＝０ならばすべての選択肢が決定されているためステップＳ４０９に進む。

ステップＳ４０７において、ステップＳ４０５において決定したグループから選択肢を決定する。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ４０８において、ｎをデクリメントし、ステップＳ４０６に戻る。
ステップＳ４０９において、雛型に単語Ａと選択肢のデータをセットする。図５に示すタイプ２の雛型の例において、●●●に単語Ａを入れ、（１）〜（４）の■■■には、それぞれステップＳ４０６−Ｓ４０８のループで決定した選択肢をランダムに入れる。ステップＳ４１０において、データをセットした雛型を問題のデータとして出力して処理を終了する。

図９のステップＳ４０５におけるグループ決定処理について説明する。図１０は、図９のグループ決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ５０１において、単語Ａが複数のグループに含まれる場合、ステップＳ５０２に進み、単語Ａが１つのグループにのみ含まれる場合、ステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０２において、グループのうち１つを選択する。この際、例えば、ランダムに選択するようにしてもよい。また、グループの数だけ選択問題を複数生成するようにしてもよい。

ステップＳ５０３において、単語Ａが１つのグループにのみ含まれる場合はそのグループに、複数のグループに属する場合は、ステップＳ５０３で選択されたグループに決定して処理を終了する。

図９のステップＳ４０７における選択肢決定処理について説明する。図１１は、図９の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ６０１において、図９のステップＳ４０５で決定されたグループから１つの単語Ｂを選択肢候補としてランダムに選択する。なお、既に選択肢候補となった単語は選択しない。また、グループにおいて決定できる単語がもう見つからない場合は、ｍに満たない選択肢数で問題を作成するか、エラーとして問題作成処理を終了する。

ステップＳ６０２において、単語Ｂが単語Ａと類似しているかどうかを確認する。例えば、「ｌｏｏｋ」の類義語としては「ｗａｔｃｈ」や「ｓｅｅ」がある。これらの類義語の意味定義文字列も正解となってしまう可能性が高いため、選択肢候補から外すことが好ましい。例えば、辞書データが図２に示すようなＸＭＬフォーマットで記述されている場合、単語Ｂが単語Ａの辞書データにおける<syn>タグに定義されているかどうかを確認する。

ステップＳ６０３において、単語Ｂが単語Ａと類似している場合はステップＳ６０１に戻って新たな単語Ｂを決定し、単語Ｂが単語Ａと類似していない場合はステップＳ６０４に進む。

ステップＳ６０４において、単語Ｂの英語による意味定義文字列である英語Ｂを選択する。この際、辞書データが図２に示すようなＸＭＬ形式で記述されている場合、単語Ｂの辞書データにおける１つ目の<n-g>タグ内の１つめの<d>タグの英語文字列を英語Ｂとして選択してもよい。

ステップＳ６０５において、辞書データにおける単語Ａの日本語の意味に単語Ｂの日本語の意味と重複するものがないか確認する。

ステップＳ６０６において、単語Ａの日本語の意味に単語のＢの日本語の意味と重複するものがある場合、単語Ｂは選択肢としては不適切であるためステップＳ３０１に戻り、新たな単語Ｂを決定し、単語Ａの意味定義文字列に英語Ｂと重複するものがない場合はステップＳ６０７に進む。

ステップＳ６０７において、英語Ｂを選択肢として登録し、処理を終了する。

英語による意味定義に並列して、日本語による意味定義が辞書データに含まれていない場合、ステップＳ６０５〜Ｓ６０６の重複確認を行わない。

なお、タイプ２の問題として、英単語の英語による意味を複数の選択肢から選択させる問題を例として説明したが、ある言語の単語の同じ言語による意味を複数の選択肢から選択させる問題であれば、言語の種類はどのようなものであってもよい。

＜タイプ３の問題作成＞
タイプ３の問題は、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題である。タイプ３の問題では、選択肢として、正解となる英単語と、その派生語、反対語、反対語の派生語が設定される。タイプ３の問題は、例えば以下のようなものである。
（問題３）次の空欄に当てはまる単語として適切なものを１つ選びなさい。
I was so []. （私はとても感動した。）
（１）impression
（２）impressive
（３）impressed
（４）impressively
タイプ３の問題を作成する場合、英和辞書の辞書データを使用する。

図１２は、タイプ３の問題を作成する手順を示すフローチャートである。
ステップＳ７０１において、テスト問題にしたい英単語、すなわち、問題の英文中の空欄に当てはまる英単語である単語Ａを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２においていくつかの単語を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ７０２において、問題の英文中の空欄に当てはまる単語Ａの品詞を決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において選択可能な品詞を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。

ステップＳ７０３において、ステップＳ７０２で決定された品詞における単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとして辞書データから抽出する。例えば、ＸＭＬ形式で記述された辞書データにおいて最初に登場する単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとしてもよく、辞書データにおけるすべての単語Ａが含まれる例文データからランダムに選択してもよい。

ステップＳ７０４において、ステップＳ７０３で抽出された英語例文Ａに対応する日本語訳を日本語例文Ａとして辞書データから抽出する。

ステップＳ７０５において、英語例文ＡからステップＳ７０２で決定された品詞における単語Ａを削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡがＸＭＬ形式の辞書データから抽出されたものである場合、英語例文Ａ中の単語Ａは、その単語だけ色が付いていたり、太字になっていたり、下線がついていたりする場合など、例えば<tword>impressed</tword>のように、ＸＭＬのあるタグで囲まれている場合がある。このような場合、単語Ａをタグごと削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡにステップＳ７０２で決定された品詞における単語Ａが複数含まれている場合、例えば、英語例文Ａにおいて最初に登場するものを削除してもよく、ランダムに選択したものを削除するようにしてもよい。

ステップＳ７０６において、問題における選択肢の数ｍを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において、選択可能な選択肢数を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい、また、雛型によって予め定められていてもよい。

ステップＳ７０７において、後述する選択肢の決定を行うステップＳ７１０−Ｓ７１２のループにおける繰り返し数ｎを選択肢の数ｍに設定する。

ステップＳ７０８において、英語例文Ａから削除した単語Ａ（ステップＳ７０２で決定された品詞におけるもの）を選択肢として登録する。

ステップＳ７０９において、ステップＳ７０８で選択肢が１つ決定されたので、ｎをインクリメントする。

ステップＳ７１０において、ｎ＞０ならばまだ決定していない選択肢があるためステップＳ７１１に進み、ｎ＝０ならばすべての選択肢が決定されているためステップＳ７１３に進む。

ステップＳ７１１において、選択肢を決定する。この処理の詳細については後述する。
ステップＳ７１２において、ｎをデクリメントし、ステップＳ７１０に戻る。

ステップＳ７１３において、雛型に英文例文Ａと日本語例文Ａと選択肢のデータをセットする。図５に示すタイプ３の雛型の例において、●●●に単語Ａを空欄に置き換えた英語例文Ａを入れ、○○○に日本語例文Ａを入れ、（１）〜（４）の■■■には、それぞれステップＳ７１０−Ｓ７１２のループで決定した選択肢と単語Ａとをランダムに入れる。

ステップＳ７１４において、データをセットした雛型を問題のデータとして出力して処理を終了する。

図１２のステップＳ７１１における選択肢決定処理について説明する。図１３は、図１２の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ８０１において、単語Ａの派生語のうち、まだ選択肢候補になっていない派生語があるかどうかを判定し、ある場合はステップＳ８０２に、ない場合はステップＳ８０３に進む。

ステップＳ８０２において、まだ選択肢候補になっていない単語Ａの派生語を辞書データから抽出し、選択肢候補とする。ここで、単語Ａの派生語とは、図１２のステップＳ７０２で決定した単語Ａの品詞以外の品詞や別の形のもの（別の活用形のものなど）である。例えば、形容詞に対して名詞や動詞や副詞などであり、動詞に対して原型や過去形、過去分詞、現在進行形などである。

ステップＳ８０３において、単語Ａの反意語を反意語Ｂとして辞書データから抽出する。反意語Ｂがすでに選択肢候補になっている場合、反意語Ｂの派生語を派生語Ｂとして辞書データから抽出する。この際、反意語がない、もしくはまだ選択肢候補となっていない反意語やその派生語がもうない場合、そのまま図１２のＳ７１３に進み、選択肢の数がｍに満たない問題を生成してもよく、問題作成不可能として処理を終了してもよい。

ステップＳ８０４において、抽出した単語（派生語Ａ、反意語Ｂ、派生語Ｂ）の綴りが、正解である図１２のステップＳ７０２で決定した品詞の単語Ａの綴りと比較する。例えば、「run」という単語の場合、現在形、過去形、過去分詞共に同じ綴りであるため、選択肢候補とすると同じ綴りの選択肢が複数存在してしまう。

ステップＳ８０５において、抽出した単語の綴りが正解である単語Ａの綴りと同じ場合、ステップＳ８０１に戻り、他の派生語を抽出し、綴りが違う場合、ステップＳ８０６に進む。

ステップＳ８０６において、抽出した単語を選択肢として登録し、処理を終了する。
タイプ３の問題として、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題を例として説明したが、ある言語の文中の空欄に当てはまる同じ言語の単語を複数の選択肢から選択させる問題であれば、言語の種類はどのようなものであってもよい。

＜タイプ４の問題作成＞
タイプ４の問題は、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題である。タイプ４の問題の雛型は、タイプ３の問題の雛型と同様のものを用いることができる。タイプ４の問題では、選択肢として、正解となる英単語と、その英単語と同じグループに属する同じ形の英単語が設定される。タイプ４の問題は、例えば以下のようなものである。
（問題４）次の空欄に当てはまる単語として適切なものを１つ選びなさい。
I can [] many people in the park. （公園にたくさんの人がいるのが見える。）
（１）see
（２）eat
（３）catch
（４）get
タイプ４の問題を作成する場合、英和辞書の辞書データを使用する。

図１４は、タイプ４の問題を作成する手順を示すフローチャートである。
ステップＳ９０１において、テスト問題にしたい英単語、すなわち、問題の英文中の空欄に当てはまる英単語である単語Ａを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２においていくつかの単語を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ９０２において、問題の英文中の空欄に当てはまる単語Ａの品詞を決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において選択可能な品詞を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。

ステップＳ９０３において、ステップＳ９０２で決定された品詞における単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとして辞書データから抽出する。例えば、ＸＭＬ形式で記述された辞書データにおいて最初に登場する単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとしてもよく、辞書データにおけるすべての単語Ａが含まれる例文データからランダムに選択してもよい。

ステップＳ９０４において、ステップＳ９０３で抽出された英語例文Ａに対応する日本語訳を日本語例文Ａとして辞書データから抽出する。

ステップＳ９０５において、英語例文ＡからステップＳ９０２で決定された品詞における単語Ａを削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡがＸＭＬ形式の辞書データから抽出されたものである場合、英語例文Ａ中の単語Ａは、その単語だけ色が付いていたり、太字になっていたり、下線がついていたりする場合など、例えば<tword>see</tword>のように、ＸＭＬのあるタグで囲まれている場合がある。このような場合、単語Ａをタグごと削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡにステップＳ９０２で決定された品詞における単語Ａが複数含まれている場合、例えば、英語例文Ａにおいて最初に登場するものを削除してもよく、ランダムに選択したものを削除するようにしてもよい。

ステップＳ９０６において、英語例文Ａにおいて削除した単語Ａの形を調べる。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ９０７において、問題における選択肢の数ｍを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において、選択可能な選択肢数を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい、また、雛型によって予め定められていてもよい。

ステップＳ９０８において、後述する選択肢の決定を行うステップＳ９１１−Ｓ９１３のループにおける繰り返し数ｎを選択肢の数ｍに設定する。

ステップＳ９０９において、英語例文Ａから削除した単語Ａ（ステップＳ９０２で決定された品詞におけるもの）を選択肢として登録する。

ステップＳ９１０において、ステップＳ９０９で選択肢が１つ決定されたので、ｎをインクリメントする。

ステップＳ９１１において、ｎ＞０ならばまだ決定していない選択肢があるためステップＳ９１２に進み、ｎ＝０ならばすべての選択肢が決定されているためステップＳ９１４に進む。

ステップＳ９１２において、選択肢を決定する。この処理の詳細については後述する。
ステップＳ９１３において、ｎをデクリメントし、ステップＳ９１１に戻る。

ステップＳ９１４において、雛型に英文例文Ａと日本語例文Ａと選択肢のデータをセットする。図５に示すタイプ３の雛型の例と同様の雛型の場合、●●●に単語Ａを空欄に置き換えた英語例文Ａを入れ、○○○に日本語例文Ａを入れ、（１）〜（４）の■■■には、それぞれステップＳ９１１−Ｓ９１３のループで決定した選択肢と単語Ａとをランダムに入れる。

ステップＳ９１５において、データをセットした雛型を問題のデータとして出力して処理を終了する。

図１４のステップＳ９０６における単語Ａの形調査について説明する。図１５は、図１４の単語Ａの形調査の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１００１において、図１４のステップＳ９０５で英語例文Ａから削除した単語Ａの形を調べる。ここで、形とは、例えば単語Ａが動詞である場合、現在形、過去形、過去分詞などのことである。調べ方は、構文解析技術を用いてもよく、辞書データの<infl>タグ内のどれと一致するかを文字列比較して調べてもよい。

ステップＳ１００２において、形の特定が可能である場合はステップＳ１００３に進む。例えば、「read」という単語は、原型も現在形も過去形も過去分詞も同じである。このように変化の形が同じ場合、文字列比較によっては変化の形を特定できない。このような場合、問題作成は不可能であるとして、エラーとして問題作成処理全体を終了する。

ステップＳ１００３において、ステップＳ１００１で調査した単語Ａの形情報を記憶し、処理を終了する。

図１４のステップＳ９１２における選択肢決定処理について説明する。図１６は、図１４の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１１０１において、単語Ａと同じグループ、同じ品詞、同じ変化の形の単語を辞書データから抽出し、単語Ｂとする。

なお、既に選択肢候補となった単語は選択しない。また、グループにおいて決定できる単語がもう見つからない場合は、ｍに満たない選択肢数で問題を作成するか、エラーとして処理を終了する。

ステップＳ１１０２において、単語Ｂが単語Ａと類似しているかどうかを確認する。例えば、「ｌｏｏｋ」の類義語としては「ｗａｔｃｈ」や「ｓｅｅ」がある。これらの類義語も正解となってしまう可能性が高いため、選択肢候補から外すことが好ましい。例えば、辞書データが図２に示すようなＸＭＬフォーマットで記述されている場合、単語Ｂが単語Ａの辞書データにおける<syn>タグに定義されているかどうかを確認する。

ステップＳ１１０３において、単語Ｂが単語Ａと類似している場合はステップＳ１１０１に戻って新たな単語Ｂを決定し、単語Ｂが単語Ａと類似していない場合はステップＳ１１０４に進む。

ステップＳ１１０４において、単語Ｂの英語による意味定義文字列である英語Ｂを選択する。この際、辞書データが図２に示すようなＸＭＬ形式で記述されている場合、単語Ｂの辞書データにおける１つ目の<n-g>タグ内の１つめの<d>タグの英語文字列を英語Ｂとして選択してもよい。

ステップＳ１１０５において、辞書データにおける単語Ａの日本語の意味に単語Ｂの日本語の意味と重複するものがないか確認する。

ステップＳ１１０６において、単語Ａの日本語の意味に単語のＢの日本語の意味と重複するものがある場合、単語Ｂは選択肢としては不適切であるためステップＳ１１０１に戻り、新たな単語Ｂを決定し、単語Ａの意味定義文字列に英語Ｂと重複するものがない場合はステップＳ１１０７に進む。

ステップＳ１１０７において、英語Ｂを選択肢として登録し、処理を終了する。
タイプ４の問題として、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題を例として説明したが、ある言語の文中の空欄に当てはまる同じ言語の単語を複数の選択肢から選択させる問題であれば、言語の種類はどのようなものであってもよい。

＜タイプ５の問題作成＞
タイプ５の問題は、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題である。タイプ５の問題の雛型は、タイプ３の問題の雛型と同様のものを用いることができる。タイプ５の問題では、選択肢として、正解となる英単語と、その英単語の派生語が設定される。派生語とは、動詞に対して原形や過去形、過去分詞などである。タイプ５の問題は、例えば以下のようなものである。
（問題５）次の空欄に当てはまる単語として適切なものを１つ選びなさい。
I can [] many people in the park. （公園にたくさんの人がいるのが見える。）
（１）see
（２）saw
（３）seen
（４）seeing
（５）sees
タイプ５の問題を作成する場合、英和辞書の辞書データを使用する。

図１７は、タイプ５の問題を作成する手順を示すフローチャートである。
ステップＳ１２０１において、テスト問題にしたい英単語、すなわち、問題の英文中の空欄に当てはまる英単語である単語Ａを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２においていくつかの単語を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。また、選択問題自動生成装置がランダムに選択するようにしてもよい。

ステップＳ１２０２において、問題の英文中の空欄に当てはまる単語Ａの品詞を決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において選択可能な品詞を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい。

ステップＳ１２０３において、ステップＳ１２０２で決定された品詞における単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとして辞書データから抽出する。例えば、ＸＭＬ形式で記述された辞書データにおいて最初に登場する単語Ａが含まれる例文データを英語例文Ａとしてもよく、辞書データにおけるすべての単語Ａが含まれる例文データからランダムに選択してもよい。

ステップＳ１２０４において、ステップＳ１２０３で抽出された英語例文Ａに対応する日本語訳を日本語例文Ａとして辞書データから抽出する。

ステップＳ１２０５において、英語例文ＡからステップＳ１２０２で決定された品詞における単語Ａを削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡがＸＭＬ形式の辞書データから抽出されたものである場合、英語例文Ａ中の単語Ａは、その単語だけ色が付いていたり、太字になっていたり、下線がついていたりする場合など、例えば<tword>see</tword>のように、ＸＭＬのあるタグで囲まれている場合がある。このような場合、単語Ａをタグごと削除し、空欄に置き換える。英語例文ＡにステップＳ１２０２で決定された品詞における単語Ａが複数含まれている場合、例えば、英語例文Ａにおいて最初に登場するものを削除してもよく、ランダムに選択したものを削除するようにしてもよい。

ステップＳ１２０６において、問題における選択肢の数ｍを決定する。この際、ユーザが入力部２において入力するようにしてもよく、入力部２において、選択可能な選択肢数を表示し、ユーザが選択するようにしてもよい、また、雛型によって予め定められていてもよい。

ステップＳ１２０７において、後述する選択肢の決定を行うステップＳ１２１０−Ｓ１２１２のループにおける繰り返し数ｎを選択肢の数ｍに設定する。

ステップＳ１２０８において、英語例文Ａから削除した単語Ａ（ステップＳ１２０２で決定された品詞におけるもの）を選択肢として登録する。

ステップＳ１２０９において、ステップＳ１２０８で選択肢が１つ決定されたので、ｎをインクリメントする。

ステップＳ１２１０において、ｎ＞０ならばまだ決定していない選択肢があるためステップＳ１２１１に進み、ｎ＝０ならばすべての選択肢が決定されているためステップＳ１２１３に進む。

ステップＳ１２１１において、選択肢を決定する。この処理の詳細については後述する。

ステップＳ１２１２において、ｎをデクリメントし、ステップＳ１２１０に戻る。
ステップＳ１２１４において、雛型に英文例文Ａと日本語例文Ａと選択肢のデータをセットする。図５に示すタイプ３の雛型の例と同様の雛型の場合、●●●に単語Ａを空欄に置き換えた英語例文Ａを入れ、○○○に日本語例文Ａを入れ、（１）〜（４）の■■■には、それぞれステップＳ１２１０−Ｓ１２１２のループで決定した選択肢と単語Ａとをランダムに入れる。

ステップＳ１２１４において、データをセットした雛型を問題のデータとして出力して処理を終了する。

図１７のステップＳ１２１１における選択肢決定処理について説明する。図１８は、図１７の選択肢決定処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１３０１において、単語Ａの変化形のうち、まだ選択肢候補になっていない派生語があるかどうかを判定し、ある場合はステップＳ１３０２に進み、ない場合、そのまま図１７のＳ１２１３に進み、選択肢の数がｍに満たない問題を生成してもよく、問題作成不可能として処理を終了してもよい。

ステップＳ１３０２において、まだ選択肢候補になっていない単語Ａの変化形を辞書データから抽出し、選択肢候補とする。ここで、単語Ａの派生語とは、図１７のステップＳ１２０２で決定した単語Ａの品詞以外の品詞や別の形のもの（別の活用形のものなど）である。例えば、形容詞に対して名詞や動詞や副詞などであり、動詞に対して原型や過去形、過去分詞、現在進行形などである。

ステップＳ１３０３において、抽出した単語の綴りが、正解である図１７のステップＳ１２０２で決定した品詞の単語Ａの綴りと比較する。例えば、「catch」という単語は過去形も過去分詞も「caught」であり、選択肢に「caught」が２つ入らないようにする必要がある。

ステップＳ１３０４において、抽出した単語の綴りが正解である単語Ａの綴りと同じ場合、ステップＳ１３０１に戻り、他の派生語を抽出し、綴りが違う場合、ステップＳ１３０５に進む。
ステップＳ１３０５において、抽出した単語を選択肢として登録し、処理を終了する。

タイプ５の問題として、英文中の空欄に当てはまる英単語を複数の選択肢から選択させる問題を例として説明したが、ある言語の文中の空欄に当てはまる同じ言語の単語を複数の選択肢から選択させる問題であれば、言語の種類はどのようなものであってもよい。

以上、本発明の選択問題自動生成装置がタイプ１〜タイプ５の問題を生成する場合について説明したが、本発明の選択問題自動生成装置は、問題となる単語と、辞書データから抽出される前記問題となる単語と関係する情報（他の単語や文など）とを雛型に入れて生成できる問題であれば、他のタイプの問題も生成することができる。

本発明は、選択問題自動生成装置に利用可能である。

１ 選択問題自動生成装置
２ 入力部
３ 品詞判定手段
４ 問題雛型決定手段
５ 辞書データ格納部
６ インデックスデータ格納部
７ 選択肢抽出手段
８ 単語情報抽出手段
９ 問題雛型格納部
１０ 問題生成手段
１１ 出力部

Claims (11)

1. 単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、
   正解を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、
   問題となる単語を決定する入力手段と、
   前記問題となる単語の属性に基づいて前記辞書データから選択肢を抽出する選択肢抽出手段と、
   前記雛型に前記問題となる単語と前記選択肢とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする選択問題自動生成装置。
2. 単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、
   前記辞書データに含まれる単語を検索するインデックスを格納するインデックス格納手段と、
   問題となる単語の意味を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、
   前記問題となる単語を決定する入力手段と、
   前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段と、
   前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の品詞と同じ品詞の単語を選択肢用の単語として抽出する選択肢抽出手段と、
   前記辞書データから前記問題となる単語と前記選択肢用の単語の意味を抽出する単語情報抽出手段と、
   前記雛型の問題文に前記問題となる単語をセットし、選択肢に前記問題となる単語の意味と前記選択肢用の単語の意味とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする選択問題自動生成装置。
3. 前記インデックスは、前記辞書データに含まれる単語をグループ化し、
   前記選択肢抽出手段は、前記選択肢用の単語を前記問題となる単語と同じグループに属する単語から抽出することを特徴とする請求項２に記載の選択問題自動生成装置。
4. 前記問題となる単語および前記選択肢用の単語の言語と、これらの単語の意味を記述する言語とは、異なる言語であることを特徴とする請求項２または３に記載の選択問題自動生成装置。
5. 前記問題となる単語および前記選択肢用の単語の言語と、これらの単語の意味を記述する言語とは、同じ言語であることを特徴とする請求項２または３に記載の選択問題自動生成装置。
6. 単語の属性を個別に抽出可能な形式で記述された辞書データを格納する辞書データ格納手段と、
   前記辞書データに含まれる単語を検索するインデックスを格納するインデックス格納手段と、
   問題文中の空欄に当てはまる単語を複数の選択肢から選択させる問題の雛型を格納する雛型格納手段と、
   前記問題となる単語を決定する入力手段と、
   前記インデックスを用いて前記辞書データから選択肢用の単語を抽出する選択肢抽出手段と、
   前記辞書データから前記問題となる単語が含まれる文を抽出する単語情報抽出手段と、
   前記雛型の問題文に前記問題となる単語が含まれる文から前記問題となる単語を空欄に置き換えた文をセットし、選択肢に前記問題となる単語と前記選択肢用の単語とをセットし、問題を生成する問題生成手段とを備えることを特徴とする選択問題自動生成装置。
7. 前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段をさらに備え、
   前記選択肢抽出手段は、前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の他の品詞における単語を選択肢用の単語として抽出することを特徴とする請求項６に記載の選択問題自動生成装置。
8. 前記辞書データにより前記問題となる単語の品詞を判定する品詞判定手段をさらに備え、
   前記選択肢抽出手段は、前記インデックスを用いて前記辞書データから前記問題となる単語の品詞と同じ品詞の単語を選択肢用の単語として抽出することを特徴とする請求項６に記載の選択問題自動生成装置。
9. 前記問題となる単語は動詞の一活用形であり、前記選択肢用の単語は前記問題となる単語の他の活用形であることを特徴とする請求項６に記載の選択問題自動生成装置。
10. コンピュータを請求項１乃至９のいずれか１項に記載の選択問題自動生成装置として動作させるプログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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