論文の概要: DualReward: A Dynamic Reinforcement Learning Framework for Cloze Tests Distractor Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11875v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 03:39:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.213404
• Title: DualReward: A Dynamic Reinforcement Learning Framework for Cloze Tests Distractor Generation
• Title（参考訳）: DualReward: クローンテストディトラクタ生成のための動的強化学習フレームワーク
• Authors: Tianyou Huang, Xinglu Chen, Jingshen Zhang, Xinying Qiu, Ruiying Niu,
• Abstract要約: DualRewardは、クローゼテストにおける自動イントラクタ生成のための新しい強化学習フレームワークである。 文レベル (CLOTH-F) と文レベル (MCQ) のクローゼテストデータセットについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4660328753262075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces DualReward, a novel reinforcement learning framework for automatic distractor generation in cloze tests. Unlike conventional approaches that rely primarily on supervised learning or static generative models, our method employs a dual reward structure with adaptive scaling that differentiates between human-created gold standard distractors and model-generated candidates. The framework dynamically adjusts reward signal intensity based on model performance and confidence. We evaluate our approach on both passage-level (CLOTH-F) and sentence-level (MCQ) cloze test datasets, demonstrating consistent improvements over state-of-the-art baselines. Experimental results show that our adaptive reward scaling mechanism provides modest but consistent benefits on homogeneous datasets (CLOTH-F) and more substantial improvements (3.48-3.86% in P@1) on diverse, cross-domain data (MCQ), suggesting its particular effectiveness for handling varied question types and domains. Our work offers a flexible framework that effectively balances learning from reliable human examples while exploring novel, high-quality distractors for automated test generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クローゼテストにおける自動イントラクタ生成のための新しい強化学習フレームワークであるDualRewardを紹介する。 教師付き学習や静的生成モデルに主に依存する従来の手法とは異なり,本手法では,人為的なゴールド標準トラクタとモデル生成候補を区別した適応スケーリングを備えた二重報酬構造を用いる。 このフレームワークはモデル性能と信頼性に基づいて報酬信号強度を動的に調整する。 我々は,パスレベル(CLOTH-F)と文レベル(MCQ)のクローゼテストデータセットに対するアプローチを評価し,最先端のベースラインに対する一貫した改善を示す。 実験の結果,適応型報酬スケーリング機構は同種データセット(CLOTH-F)に適度に一貫した利点をもたらし,多種多様なドメイン間データ(MCQ)に対してより実質的な改善(3.48-3.86%)をもたらすことが示された。 当社の作業は柔軟なフレームワークを提供し、信頼性の高い人間の例からの学習を効果的にバランスさせながら、自動テスト生成のための新しい高品質なイントラクタを探索します。

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