このエントリーをはてなブックマークに追加
ID 56445
タイトル(別表記)
A Study of Extracting Related Documents for Essay Evaluation Modules
フルテキストURL
著者
泉仁 宏太 岡山大学大学院自然科学研究科
竹内 孔一 岡山大学大学院自然科学研究科
大野 雅幸 岡山大学大学院自然科学研究科
田口 雅弘 岡山大学大学院自然科学研究科
稲田 佳彦 岡山大学大学院自然科学研究科
飯塚 誠也 岡山大学大学院自然科学研究科
阿保 達彦 岡山大学大学院自然科学研究科
上田 均 岡山大学大学院自然科学研究科
抄録
本研究では,小論文採点システムにおいて必要となる小論文に関連した文書を取得する方法を開発した.本研究プロジェクトの自動採点の評価軸の1 つに「妥当性」がある.妥当性の評価手法として,小論文の内容がWikipediaの文書の内容と,どの程度一致しているかを基準に妥当性スコアを算出する方法を考えている.しかし,Wikipediaの文書は多様であり,小論文で取り上げていない議題に関する文書も多く存在する.そこで本論文では小論文ごとに適切な文書を取得する方法を提案する.いくつかの手法を試した結果,単語ベクトルを使用した方法が,関連した文書を獲得することができたことを報告する.
抄録(別表記)
We are developing an automatic Japanese essay-scoring system that is composed of 4 evaluation criteria, comprehensiveness, logical consistency, validity, spelling and grammar. In this paper, we discuss the most powerful approach to extract documents of Wikipedia that relates to the reference texts of the target essay theme for validity evaluation. The reason for using Wikipedia documents for evaluating validity of students’essays is that we assume that validity can be evaluated by the expanded discussions in Wikipedia documents that relates to the essay theme. Experimental results show that the skip-gram based word vector is the best approach to extract relating documents to reference texts among several keyword-based evaluation approaches.
キーワード
小論文の自動採点 (Automatic scoring of answers of essay-writing tests)
単語ベクトル (Word vector)
Skip-gram
Wikipedia
発行日
2017-09
出版物タイトル
電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション
117巻
207号
出版者
電子情報通信学会
開始ページ
47
終了ページ
51
ISSN
09135685
NCID
AA11524632
資料タイプ
学術雑誌論文
言語
Japanese
OAI-PMH Set
岡山大学
著作権者
copyright©2017 IEICE
論文のバージョン
publisher