| フルテキストURL | Association_Natural_Language_Processing_2017.pdf |
|---|---|
| 著者 | 竹内 孔一| 大野 雅幸| 泉仁 宏太| 田口 雅弘| 稲田 佳彦| 飯塚 誠也| 阿保 達彦| 上田 均| |
| 発行日 | 2017-03 |
| 出版物タイトル | 言語処理学会年次大会発表論文集 |
| 巻 | 23巻 |
| 出版者 | 言語処理学会 |
| 開始ページ | 839 |
| 終了ページ | 842 |
| NCID | AA11909127 |
| 資料タイプ | 会議発表論文 |
| 言語 | Japanese |
| OAI-PMH Set | 岡山大学 |
| 論文のバージョン | author |
| フルテキストURL | Association_Natural_Language_Processing_2018.pdf |
|---|---|
| 著者 | 大野 雅幸| 泉仁 宏太| 竹内 孔一| 小畑 友也| 田口 雅弘| 稲田 佳彦| 飯塚 誠也| 阿保 達彦| 上田 均| |
| 発行日 | 2018-03 |
| 出版物タイトル | 言語処理学会年次大会発表論文集 |
| 巻 | 24巻 |
| 出版者 | 言語処理学会 |
| 開始ページ | 368 |
| 終了ページ | 371 |
| NCID | AA11909127 |
| 資料タイプ | 会議発表論文 |
| 言語 | Japanese |
| OAI-PMH Set | 岡山大学 |
| 論文のバージョン | author |
| タイトル（別表記） | Proposing an Unsupervised Approach to Evaluate Essays Using IDF on Reference Data |
|---|---|
| フルテキストURL | NLC2018-33.pdf |
| 著者 | 大野 雅幸| 竹内 孔一| 泉仁 宏太| 小畑 友也| 田口 雅弘| 稲田 佳彦| 飯塚 誠也| 阿保 達彦| 上田 均| |
| 抄録 | 大学入試において2020 年から記述式問題が導入されることから記述式の問題を自動で採点する手法の開発が求められている．本論では，エッセイタイプの小論文課題を対象に，課題に関連する参照データとWikipedia 全文から作成したidf を利用した事前採点不要な自動採点手法を提案する．先行研究において，日本語小論文を対象とした自動採点では，多くの事前採点が必要となり，実際の数百人規模の試験では利用することが難しいと考えられる．そこで本研究では，事前採点が不要な小論文採点手法を提案する．また，小論文の模擬試験を実施して小論文データを構築する．構築した小論文データに対して採点手法を用い，実験を行い評価する．また小論文データの人手による採点に対しても評価を行う．評価実験の結果neologd 辞書を利用した形態素解析器を用いて， idf 値を利用した形態素の一致数が，人手の評価値と相関が高いことを示す． |
| 抄録（別表記） | In this paper, we describe an on-going study of developing an automatic essay-scoring system in Japanese. Essay scoring systems have already been developed and used mainly in English, while not many previous studies have been done on Japanese essay evaluations. Most of the methods and systems of automatic essay evaluation need not small number of previously human-graded essays for calibrating the parameter of regression functions or parameter of machine learning. The previous studies show the high performance for essay evaluation task, however, it must be not easy to assume large graded essays in, for example, actual tests or entrance examinations. Thus, we take a approach to evaluate Japanese essays without previously human-graded essays but with assuming reference data related to essay questions. The proposed method is a simple one, that is, evaluating the essays with co-occurrences with the reference data in their words or morphemes. In the method technical terms would be given high scores using neologd dictionary and idf values. Experimental results show that the proposed method works well in our developing Japanese mock trial writing tests. Key words automatic scoring of essays, human annotation, supporting |
| キーワード | 自動採点 (automatic scoring of essays) アノテーション (human annotation) 採点支援 (supporting system of essay evaluation) idf neologd |
| 発行日 | 2018-12 |
| 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 |
| 巻 | 118巻 |
| 号 | 355号 |
| 出版者 | 電子情報通信学会 |
| 開始ページ | 103 |
| 終了ページ | 108 |
| 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@2018 |
| 論文のバージョン | publisher |
| タイトル（別表記） | A Study of Extracting Related Documents for Essay Evaluation Modules |
|---|---|
| フルテキストURL | NLC2017-24.pdf |
| 著者 | 泉仁 宏太| 竹内 孔一| 大野 雅幸| 田口 雅弘| 稲田 佳彦| 飯塚 誠也| 阿保 達彦| 上田 均| |
| 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 |
| 巻 | 117巻 |
| 号 | 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 |
| 著者 | 森 裕一| 杜 暁東| 飯塚 誠也| |
|---|---|
| 発行日 | 2005-02-28 |
| 出版物タイトル | 岡山大学環境理工学部研究報告 |
| 巻 | 10巻 |
| 号 | 1号 |
| 資料タイプ | 紀要論文 |
| 著者 | 森 裕一| 笛田 薫| 飯塚 誠也| |
|---|---|
| 発行日 | 2007-03-15 |
| 出版物タイトル | 岡山大学環境理工学部研究報告 |
| 巻 | 12巻 |
| 号 | 1号 |
| 資料タイプ | 紀要論文 |
| 著者 | 飯塚 誠也| |
|---|---|
| 発行日 | 2003-09-30 |
| 出版物タイトル | |
| 資料タイプ | 学位論文 |