レポートのテーマ関連度と意見文抽出による情報量評価(セッション3,<特集>新領域創造インタラクション)
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概要
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近年,情報の多様化により,大学のような教育機関で電子レポートを提出する機会が増えてきた.手書きのレポートであれば,人間が目で見て採点する必要があるが,電子的なデータとして存在するレポートであれば,そのレポート内の単語情報を計算機が自動的に取り出すことができるため,計算機による自動採点や,採点支援環境の構築により,人間の負荷の軽減が期待される.本研究では,各レポートの情報量を,「テーマに関連する意見文,事実文の含まれる量」として定義し,この情報量に基づいて,レポート集合を2次元インタフェース上に視覚化するシステムを提案する.インタフェースを用いることで,ユーザが適切な情報量に応じたレポートを発見するのを支援する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-03-06
著者
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