多様な教育的観点を考慮した機械学習による日本語文章の評価と評価モデルの顕在化
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概要
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本稿では,文章に対する評点と教育的観点についての特徴量から,個々の評価者の文章評価モデルを学習する手法について述べる.また学習した文章評価モデルにおける観点毎の配分を顕在化する手法について述べる.評価モデルの学習には SVR を用いる.SVR の教師データには,「表層」「語」「文体」「係り受け」「文章のまとまり」「モダリティ」「内容」 というカテゴリに分けられる様々な素性を用意する.これらには日本の国語科教育において扱われる作文の良悪基準に関わる素性が多く含まれる.なおかつ,全ての素性が評価対象文章に設定される論題の語彙的ドメインに依存しない汎用的なものである.本手法により,文章の総合的な自動評価,個々の評価者が着目する言語的要素の明示,さらに評点決定に寄与する各要素の重みの定量化が可能になる.
- 2011-07-08
著者
-
藤田 彬
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
田村 直良
横浜国立大学環境情報学府・研究院
-
田村 直良
横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
田村 直良
横浜国立大学教育人間科学部情報認知システム講座
-
田村 直良
横浜国立大学 工学部
-
田村 直良
横浜国立大学教育人間科学部
-
田村 直良
横浜国立大学環境情報学府
-
藤田 央
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
藤田 彬
横浜国立大学
-
田村 直良
横浜国立大学
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