SVMを利用した小論文の採点支援システム(人間/コミュニティ活動支援,「Webインテリジェンス」及び一般)
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概要
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論述式試験の大量の答案を効率的かつ安定的に採点することを目的とし,GUI(グラフィカルユーザインタフェース)を含む採点支援システムの開発と評価を行った.本システムでは,人間によって採点された少数のサンプル答案とその採点結果を設問の採点項目別にそれぞれ解析し,得られた特微量と採点結果のペアをSVM (Support Vector Machine)と呼ばれるパターン識別機に学習させることで残りの大多数のテスト答案の評価値を予測する.さらに人間がGUI上で各評価値の確認と編集を行うことにより,答案の最終評価を行う.評価実験より,設問の背景知識がなくても実用に足るだけの安定かつ高精度な自動採点が可能であることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-14
著者
-
片上 大輔
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
-
片上 大輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
片上 大輔
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻
-
新田 克己
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
村田 淳哉
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
新田 克己
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科 知能システム科学専攻
-
新田 克己
東京工大 大学院総合理工学研究科
-
新田 克己
東京工業大学
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