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J-GLOBAL ID：202302274991627662   整理番号：23A1209361

自然言語処理×教育における説明能力 -説明できるライティング評価技術への新しい展開-

Frontiers in Explainable Automated Writing Evaluation

著者 (13件)： 乾健太郎 (東北大学) ,  乾健太郎 (理化学研究所) ,  石井雄隆 (理化学研究所) ,  石井雄隆 (千葉大学) ,  松林優一郎 (東北大学) ,  松林優一郎 (理化学研究所) ,  井之上直也 (理化学研究所) ,  井之上直也 (北陸先端科学技術大学院大学) ,  内藤昭一 (東北大学) ,  内藤昭一 (株式会社リコー) ,  磯部順子 (理化学研究所) ,  舟山弘晃 (東北大学) ,  菊地正弥 (東北大学)
資料名： Fundamentals Review (Web)  (Fundamentals Review (Web))
巻： 16  号： 4  ページ： 289-300(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： U0221A  ISSN： 1882-0875  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： 自らの判断を説明できる能力は自然言語処理システムに期待される重要な要件である.説明はコミュニケーションであるから,説明できる能力についても,説明の目的や受け手との共通基盤化といったコミュニケーションの概念とリンクさせて研究することが望ましい.ライティング評価はそのような研究を進める格好の応用領域である.ライティング評価は,教育シーンにおいて学習者が産出するテキスト(記述式答案や論述文など)の質を評価・診断し,学習者にフィードバックすることによって学習を支援するタスク群を指す.教育目的の評価では説明は本質的に重要であり,したがってそこには説明の目的や手段など,教育学的な研究や実践の蓄積がある.ライティング評価ではそうした蓄積とリンクさせながら「説明できる自然言語処理システム」の研究を進めることができる.本稿では,ライティング評価における説明に焦点を当て,どのような評価タスクにどのような説明方法が考えられるか,どのような技術的実現手段が考えられるか,を論じる.近年の研究動向を概観しながら,内容選択,言語産出各レイヤの評価における説明生成の可能性を論じ,研究者のこの領域への参入を呼びかけたい.(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  評価 ,  *記述 ,  *能力 ,  コミュニケーション ,  助成 ,  アノテーション
準シソーラス用語： AWE ,  *コミュニケーション能力 ,  *ライティング自動評価 ,  学習支援 ,  自動評価 ,  *説明能力

著者キーワード (6件)： 自然言語処理 ,  ライティング自動評価 ,  説明能力 ,  Natural language processing ,  Automated writing evaluation ,  Explainability

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (54件)：

• (1) N. Burkart and M.F. Huber, “A survey on the explainability of supervised machine learning,”Journal of Artificial Intelligence Research, vol.70, pp.245-317, May 2021.
• (2) S. Wiegreffe and A. Marasović, “Teach me to explain:A review of datasets for explainable natural language processing,”Proc. the Neural Information Processing Systems Track on Datasets and Benchmarks, online, Dec. 2021.
• (3) M.T. Ribeiro, S. Singh, and C. Guestrin, “Why should I trust you?”:Explaining the predictions of any classifier,”Proc. 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.1135-1144, New York, USA, Aug. 2016.
• (4) P. Jansen, E. Wainwright, S. Marmorstein, and C. Morrison, “WorldTree:A corpus of explanation graphs for elementary science questions supporting multi-hop inference,”Proc. 11th International Conference on Language Resources and Evaluation, pp.2732-2740, Miyazaki, Japan, May 2018.
• (5) O.-M. Camburu, T. Rocktäschel, T. Lukasiewicz, and P. Blunsom, “e-SNLI:Natural language inference with natural language explanations,”Proc. Advances in Neural Information Processing Systems, pp.9539-9549, Montreal, Canada, Dec. 2018.

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