平叙文(穴埋め問題)から疑問文(一問一答問題)を作成したい

穴埋め問題から一問一答問題を作成したい

教科書の文から作った穴埋め問題を一問一答形式の問題にしたいです。

例)(文)メフメト２世はビザンツ帝国を滅ぼした　(空所単語)ビザンツ帝国
→(問)メフメト２世が滅ぼしたのはどこ。(答)ビザンツ帝国

現実的に可能かどうか教えてください。
以下のような手順で作成しようと思っています。

品詞分解(形態素解析)
↓
単文・複文・重文の判別(主語述語の個数、並べ方から判別。主語述語の個数や判別はGiNZAを使用)
↓
空所単語から疑問詞の判別
↓
並べ替えて疑問詞疑問文を作成

特に空所単語から疑問詞の判別をどのようにすればいいのかがわかりません。
もしわかる方がいたら、どのようにすれば可能かをご教授していただけるとありがたいです。
また、このやり方で現実的に可能かどうか教えていただけるとありがたいです

###利用環境
iOSアプリで作成しているので、swift又はpythonで教えていただけるとよりありがたいです。

episteme

2020/09/10 03:13 編集

名刺:[ビザンツ帝国]が国名/地名であることはなんらかの方法で得られるのでしょうか? それがないと人類は[ニホンオオカミ]を滅ぼしたに対し "人類が滅ぼしたのは"に後続するのは「どこ?」なのか「なに?」なのか「いつ?」なのか「だれ?」なのかを決定できません。

quickquip

2020/09/10 02:43

https://ja.stackoverflow.com/questions/70273/ "解決した際には必ずteratail及びすべての投稿に解決した旨と、どのように解決したかを記載してください" https://teratail.com/help#posted-otherservice マルチポストしてもやりとりが分散して面倒が増えるだけでいいことはあまりありませんよ。

aya0514

2020/09/10 02:47

説明不足で申し訳ありませんそれを自動で認識することは不可能でしょうかそこが上記でどのようにすればいいかわからないと言った、空所単語から疑問詞の判別です。もし不可能なら、外部から使用者が(地名/年号/法律/事件・・)のように選択肢から選ぶのような形にしたいとおもっています。もし後者でできるようでしたらやり方を教えてもらえるとありがたいです。

aya0514

2020/09/10 02:49

すみません、マルチポストが推奨されていないことを知りませんでした。片方で回答をいただいたら解決した旨を自己解決で記載するつもりでしたご注意ありがとうございます

episteme

2020/09/10 02:58

> それを自動で認識することは不可能でしょうか無理じゃないかしら。形態素解析で判定できるのは品詞どまりでしょうから。 > 外部から使用者が(地名/年号/法律/事件・・)のように選択肢から選ぶのような形にしたいとおもっています。 > もし後者でできるようでしたらやり方を教えてもらえるとありがたいです。使用者に「どの部分を問うか」と「その種別(地名/年号/法律/事件・・)はなにか」を問い、それを基に問題文を生成するのでしょうね。

aya0514

2020/09/10 03:10

そのように文章の空所部分とその種別を使用者に入力してもらったら、上の方法で問題文を生成するのは現実的ですか？質問が重なってしまってすみません

episteme

2020/09/10 03:12

> 上の方法で問題文を生成するのは現実的ですか？それはあなたが決めることじゃありませんか?

aokikenichi

2020/09/10 03:23

今一度何をなさりたいのかを整理された方がよろしいかと思います。例)(文)メフメト２世はビザンツ帝国を滅ぼした　(空所単語)ビザンツ帝国 →(問)メフメト２世が滅ぼしたのはどこ。(答)ビザンツ帝国これが実現できたとして　空欄補充　と何が違うのでしょうか。教科書であれば用語がある程度限定されておりますので、固有名詞リストを活用などである程度機械化ができるかと思いますが、それでもかなり労力がかかります。人力でのアノテーション（意味づけ）に頼ることも考えられますが、労力を掛けた割には空欄補充とほぼ違わないものでは協力者も得られにくいかと思います。もっと自由度の高い問題形式が求められているのか、単に自然言語処理の学習の一つとしてトライしたいのかによるかと思います。

aya0514

2020/09/10 03:29

いろいろな意見ありがとうございます。もう少し、検討して実際にやるかどうか決めたいと思います

aokikenichi

2020/09/10 03:40

取組み自体を否定するものではないです自然言語処理はまだまだやるべきこともチャンスもたくさんあると思っていますまたご縁がありましたら

episteme

2020/09/10 07:19

(問)メフメト２世が滅ぼしたのは？　って訊くことにすれば種別を問わないけどwww

aya0514

2020/09/11 04:19

たしかにそうですね！笑いろいろな意見やアドバイスありがとうござます。自然言語処理の学習もまだまだなので、できるところまで挑戦したいと思いますありがとうございました

m3yrin

2020/09/18 10:09

お疲れさまです。あまり調べられていませんが、参照文と回答のペアから、有用な質問文を生成する自然言語処理のタスクがあるようです。見た範囲ですと、機械学習(ニューラルネットワーク)を用いた計算負荷の高い方法で取り組まれています。 iOS上とのことですので、質問者様の意図と乖離があるように感じます。(相応の計算リソースと日本語のデータの収集が必要となります) 論文等で良ければいくつか上げることができますが、必要でしょうか？

aya0514

2020/09/19 02:31

興味があるので、送っていただけると嬉しいです！ありがとうございます