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퀴즈 생성 시스템에 의해 수행되는, 객관식 빈칸 채우기 퀴즈를 생성하는 방법으로서,텍스트를 포함한 컨텐츠를 획득하는 단계; 상기 텍스트에 기초하여 텍스트 임베딩 모델을 모델링하는 단계; 및상기 텍스트를 텍스트 임베딩 모델에 적용하여 정답지와 오답지를 보기로 갖는 객관식 빈칸 채우기 퀴즈를 생성하는 단계를 포함하되,상기 텍스트 임베딩 모델은 제1 레이어 및 제2 레이어를 포함하고,상기 제1 레이어는, 제1 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제1 행렬; 및 상기 제1 텍스트 단위를 이루는 제2 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제2 행렬을 포함한 제1-1 서브 레이어; 및 상기 제1-1 서브 레이어에 의해 산출된 복수의 텍스트 벡터에 기초하여 상기 제2 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제1-2 서브 레이어를 포함하며, 상기 제2 레이어는, 상기 제2 텍스트 단위를 이루는 제3 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제3 행렬을 포함한 제2-1 서브 레이어; 및 상기 제2-1 서브 레이어에 의해 산출된 복수의 텍스트 벡터에 기초하여 상기 제3 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제2-2 서브 레이어를 포함하고,상기 텍스트 임베딩 모델은, 상기 제1 레이어의 제1-2 서브 레이어가 상기 제2 레이어의 제2-1 서브 레이어에 포함되는 구조를 갖는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 레이어에서 산출되는 상기 제2 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터는 예측 텍스트에 대한 텍스트 벡터로서,상기 제1 레이어의 예측 텍스트는 상기 컨텐츠 내에서 상기 제1 레이어에 입력된 제2 텍스트 단위의 텍스트의 다음 순서에 대응할 것으로 예측되는 텍스트인 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 레이어에서 산출되는 상기 제3 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터는 예측 텍스트에 대한 텍스트 벡터로서,상기 제2 레이어의 예측 텍스트는 상기 컨텐츠 내에서 상기 제2 레이어에 입력된 제3 텍스트 단위의 텍스트의 다음 순서에 대응할 것으로 예측되는 텍스트인 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 레이어의 제1-2 서브 레이어 또는 제2 레이어의 제2-2서브 레이어는 입력되는 복수의 텍스트 벡터를 결합하도록(concatenate) 구성되는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 컨텐츠를 텍스트 임베딩 모델에 적용하여 퀴즈를 생성하는 단계는,임베딩 결과에 기초하여, 상기 제1 텍스트 단위의 텍스트와 가장 유사한 의미를 갖는 제2 텍스트 단위의 제1 텍스트를, 퀴즈의 문제 몸체로 선택하는 단계; 임베딩 결과에 기초하여, 상기 제1 텍스트와 가장 유사한 의미를 갖는 제3 텍스트 단위의 제2 텍스트를, 선택시 정답으로 판단되는 정답지로 선택하는 단계;임베딩 결과에 기초하여, 상기 제2 텍스트와 가장 유사한 의미를 갖는 제3 텍스트 단위의 제3 텍스트를 선택시 오답으로 판단되는 오답지로 선택하는 단계; 및상기 정답지를 빈칸으로 변환하여 빈칸 채우기 퀴즈의 문제를 생성하고, 상기 정답지 및 오답지에 기초하여 보기를 생성하여, 객관식 빈칸 채우기 퀴즈를 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제7항에 있어서, 상기 제1 텍스트는 제1 수량만큼 선택되고, 상기 제2 텍스트는 제2 수량만큼 선택되며, 상기 제3 텍스트는 제3 수량만큼 선택되는 것을 특징으로 하는 방법
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제7항에 있어서, 상기 제3 텍스트를 선택하는 단계는,상기 제2 텍스트를 포함한 제1 텍스트와 위치와 상기 제3 텍스트를 포함한 제1 텍스트의 위치가 상이한지 여부를 확인하는 단계; 및상기 확인 결과를 만족하는 제3 텍스트 단위의 텍스트를 상기 오답지로 선택하는 단계를 포함하는 방법
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제9항에 있어서, 상기 제3 텍스트를 선택하는 단계는,품사를 나타내는 데이터를 포함한 품사 데이터베이스에 기초하여, 상기 제2 텍스트의 품사와 제3 텍스트의 품사가 동일한 품사인지 확인하는 단계;텍스트를 미리 설정된 의미적 카테고리로 분류한 데이터를 포함한 의미 데이터베이스에 기초하여, 상기 제2 텍스트와 제3 텍스트가 동일한 의미적 카테고리에 포함되는지 확인하는 단계; 및텍스트를 동의어 집합으로 분류한 데이터를 포함한 동의어 데이터베이스에 기초하여, 상기 제2 텍스트 및 제3 텍스트가 동일한 동의어 집합에 포함되지 않는지 여부를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 키워드 데이터베이스에 포함된 키워드가 생성된 퀴즈의 문제 몸체에 등장한 빈도에 기초한 키워드 점수, 컨텐츠의 제목에 포함된 텍스트가 생성된 퀴즈의 문제 내에서 등장한 빈도에 기초한 타이틀 점수, 및 상기 컨텐츠 내에서 텍스트가 등장한 빈도에 기초한 중요도 점수 중 하나 이상을 사용하여 생성된 퀴즈에 대한 퀴즈 품질 점수를 산출하고, 소정 임계 점수 미만의 퀴즈 품질 점수를 갖는 퀴즈를 필터링하는 단계를 더 포함하는 방법
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제1항에 있어서,상기 텍스트를 상기 텍스트 임베딩 모델에 적용하기 이전에,상기 텍스트를 제1 텍스트 단위, 제2 텍스트 단위, 및 제3 텍스트 단위 중 하나 이상의 단위별로 추출하여 텍스트를 전처리하는 단계를 더 포함하는 방법
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제12항에 있어서, 상기 전처리하는 단계는,상기 제1 텍스트 단위의 텍스트를 토큰화하여 제2 텍스트 단위의 텍스트를 추출하는 단계; 및상기 제2 텍스트 단위의 텍스트를 토큰화하여 상기 제3 텍스트 단위의 텍스트를 추출하는 단계를 포함하는 방법
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제12항에 있어서, 상기 전처리된 텍스트를 샘플로 사용하여 상기 텍스트 임베딩 모델을 모델링하는 단계를 더 포함하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 모델링하는 단계는,제1 레이어에 입력된 텍스트 벡터에 기초한 입력 텍스트 벡터 세트와 제1 레이어에서 출력된 텍스트 벡터에 기초한 출력 텍스트 벡터 세트 사이의 차이가 최소화되도록 각 행렬에 포함된 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는 방법
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제15항에 있어서, 상기 입력 텍스트 벡터 세트와 출력 텍스트 벡터의 차원은 동일한 것을 특징으로 하는 방법
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컴퓨터에 의해 판독가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가 제1항, 제3항, 제5항 내지 제16항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체
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객관식 빈칸 퀴즈를 생성하는 장치로서,텍스트를 포함한 컨텐츠를 획득하는 데이터 획득부;상기 텍스트에 기초하여 텍스트 임베딩 모델을 모델링하는 모델링부; 상기 텍스트를 텍스트 임베딩 모델에 적용하여 정답지와 오답지를 갖는 객관식 빈칸 채우기 퀴즈를 생성하는 퀴즈 생성부; 및품사를 나타내는 태그 데이터에 관련된 품사 데이터베이스, 텍스를 의미에 기초하여 분류한 의미적 카테고리와 관련된 의미 데이터베이스, 텍스트를 동의어로 분류한 동의어 집합과 관련된 동의어 데이터베이스, 및 키워드 리스트와 관련된 키워드 데이터베이스 중 하나 이상을 저장하는 저장부를 포함하되,상기 텍스트 임베딩 모델은 제1 레이어 및 제2 레이어를 포함하고, 상기 제1 레이어는, 제1 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제1 행렬; 및 상기 제1 텍스트 단위를 이루는 제2 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제2 행렬을 포함한 제1-1 서브 레이어; 및 상기 제1-1 서브 레이어에 의해 산출된 복수의 텍스트 벡터에 기초하여 상기 제2 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제1-2 서브 레이어를 포함하고, 상기 제2 레이어는, 상기 제2 텍스트 단위를 이루는 제3 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제3 행렬을 포함한 제2-1 서브 레이어; 및 상기 제2-1 서브 레이어에 의해 산출된 복수의 텍스트 벡터에 기초하여 상기 제3 텍스트 단위의 텍스트에 대한 텍스트 벡터를 산출하는 제2-2 서브 레이어를 포함하고,상기 텍스트 임베딩 모델은, 상기 제1 레이어의 제1-2 서브 레이어가 상기 제2 레이어의 제2-1 서브 레이어에 포함되는 구조를 갖는 것을 특징으로 하는 장치
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