BERT 기반의 다중 작업 및 부정 답변 훈련 전략을 활용한 방해자 생성 방안

본 논문에서는 기존의 오답 생성(DG) 방법에 대한 다음 두 가지 제한점을 조사합니다. 첫째, 기존 DG 방법들의 품질은 아직 실용화 수준에 미치지 못하고 있습니다. DG 품질을 개선할 여지가 여전히 존재합니다. 둘째, 기존 DG 설계는 주로 단일 오답 생성을 목표로 하고 있습니다. 그러나 실제 다중 선택 문제(MCQ) 준비를 위해서는 여러 개의 오답이 필요합니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 다중 작업 및 부정적 답변 학습 전략을 활용하여 효과적으로 \textit{여러 개의} 오답을 생성하는 새로운 DG 방안을 제시합니다. 실험 결과는 (1) 우리의 모델이 BLEU 1 점수에서 최신 연구 결과를 28.65에서 39.81로 향상시키고 (2) 생성된 여러 개의 오답이 다양하며 다중 선택 문제에서 강력한 혼동 효과를 보임을 확인하였습니다.