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J-GLOBAL ID：201302245082318647   整理番号：12A1800391

国語教育的評価項目を考慮した機械学習による日本語文章の自動評価と評価モデルの構築

Automated Evaluation of Japanese Compositions based on Features along Japanese Education and Construction of the Individual Evaluation Model

著者 (3件)： 藤田彬 (横浜国大 大学院環境情報学府) ,  藤田央 (横浜国大 大学院環境情報学府) ,  田村直良 (横浜国大 大学院環境情報研究院)
資料名： 自然言語処理  (Journal of Natural Language Processing)
巻： 19  号： 4  ページ： 281-301  発行年： 2012年12月14日 
JST資料番号： L3934A  ISSN： 1340-7619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本稿では,文章に対する評点と国語教育上扱われる言語的要素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素性毎の配分を明示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トピック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実現された。(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *機械学習 ,  意味解析 ,  日本語 ,  モデル ,  サポートベクトルマシン ,  回帰分析 ,  データ構造 ,  評価試験 ,  言語学 ,  重みづけ
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  素性構造 ,  文章評価モデル

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

引用文献 (35件)：

• Attali, Y. and Burstein, J. (2006). “Automated Essay Scoring With E-rater v.2.0” Article in Journal of Technology, Learning, and Assessment, 4 (3).
• Attali, Y. and Powers, D. (2008). “A Developmental Writing Scale” Tech. rep. ETS Research Report No. RR-08-19, Educational Testing Service.
• Barzilay, R. and Lapata, M. (2008). “Modeling Local Coherence: An Entity-based Approach.” Computational Linguistics, 34 (1), pp. 1窶錀34.
• Burstein, J., Kukich, K., Wolff, S., Lu, C., Chadorow, M., Braden-Harder, L. C., and Harris, M. D. (1998). “Automated Scoring Using A Hybrid Feature Identification Technique.” In ACL '98 Proceedings of the 36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 17th International Conference on Computational Linguistics, Vol. 1.
• Burstein, J. and Wolska, M. (2003). “Toward Evaluation of Writing Style: Finding Overly Repetitive Word Use in Student Essays.” In EACL ’03 Proceedings of the 10th conference on European chapter of the Association for Computational Linguistics, Vol. 1.

タイトルに関連する用語 (8件)： 国語教育 ,  評価項目 ,  機械学習 ,  日本語 ,  文章 ,  自動評価 ,  評価モデル ,  構築