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J-GLOBAL ID：202402248225775282   整理番号：24A1700747

R2BERT及びChatGPT-3.5を利用した日本語小論文の自動採点

著者 (2件)： 森本仁 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  竹内孔一 (岡山大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2024  号： IFAT-155  ページ： Vol.2024-IFAT-155,No.2,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2024年06月21日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,利用可能な採点済み日本語小論文を利用したR2BERT及びChatGPT-3.5による自動採点システムを構築する手法を明らかにする.本論文ではR2BERTとChatGPT-3.5に対して同様の学習データとテストデータの配分を用いてファインチューニングを実行し,実験を通してモデル間による採点精度を明らかにする.実験の結果,R2BERTを用いたモデルでは採点に偏りが生じたことで採点精度が低くなったが,ChatGPT-3.5を用いたモデルに関しては全体的に高い採点精度を示し,一部の課題において人間と同等レベルの採点精度を達成したことを報告する.また,課題の特徴における採点への影響について考察を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： *言語モデル ,  機械学習 ,  自然言語処理 ,  *人工知能 ,  日本語 ,  *論文 ,  自動化 ,  評価 ,  改変
準シソーラス用語： *BERT ,  *ChatGPT ,  ファインチューニング ,  学習評価 ,  採点 ,  *自動採点 ,  小論文 ,  生成AI

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 日本語 ,  採点