抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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選択回答形式アンケートは,結果を容易に集計できるが,新しい意見を得ることは難しいのに対し,回答者が自由に意見を述べることのできる自由回答形式アンケートでは,分析者かあらかじめ想定した意見以外のものを得ることができる可能性がある。しかし,手作業で分類するため,客観的基準での分類が困難であるだけでなく,多大な人的・時間的コストもかかる。そこで本稿では,自由回答形式アンケートの自動分類について提案する。提案手法は,分析者があらかじめ一部のアンケート文ごとに内容によってカテゴリに分類した結果(分類結果サンプル)に基づいた単語の特微量を用いて,残りのアンケート(分類対象アンケート)をカテゴリ分類する方式である。「単語の特徴量」に関しては,1単語と2単語の共起関係を利用したtf-idf(term frequency inverted document frequency)法,および分類結果サンプル作成時に分析者がカテゴリを決定付けると考える単語を利用した方式,さらに考証の特微量の自動決定方式について検討した。そして,自由回答形式アンケートを1文ごとに分割を行った上で,自由回答形式アンケートにはカテゴリを特徴付ける単語と共起パターン,カテゴリを決定付ける重要語があるといった特徴を活かし,カテゴリとの類似性を示す代表語含有度を用いて分類を行った。提案手法を大学講義アンケートに適用した結果,約71%のアンケートが正しくカテゴリに分類でき,その有効性を示すことができた。
