2019 Fiscal Year Annual Research Report
AI-based Japanese Short-answer Scoring and Support System
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17H01843
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| Research Institution | The National Center for University Entrance Examinations |
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Principal Investigator |
石岡 恒憲 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (80311166)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
宮澤 芳光 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 助教 (70726166)
橋本 貴充 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 准教授 (20399489)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自動採点 / 自然言語処理 / 機械学習 / 深層学習 / 情報システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年は当該プロジェクトの最終年にあたる。これまで我々は国立情報学研究所が主催するタスク競争型の国際研究集会NTCIR-13のうち質問応答のサブタスク（QALab-3タスク）に我々の研究グループ（大学入試センター・九州大学合同チーム）で参加し、国内外11の研究機関が参加する中、横浜国立大学（森研究室）と並んでトップの成績を収めた。この回のコンペの課題は東大2次試験の世界史（過去5年分）における500字論述試験の自動採点であり、難しいタイプの記述問題を対象としている。その後も九州大学システム情報科学院と連携し、システム性能の向上を目指した。具体的には、自然言語処理分野でよい成果を上げているLSTM(Long Short-Term Memory)というストリーム型の言語モデルにアテンションと呼ばれる注意機構を備えたモデルに、学習の精度を上げるために教師データをかさ上げすべく品詞別ノイズ付与の方法を創案し、その性能を評価した。成果については国内では著名な合同エージェントワークショップ＆シンポジウム2019 (JAWS2019)に採択され、口頭発表した。また本格的なデータベースとリンクした採点画面を試作し、民間のテスト会社からフィードバックを得た。本研究の総括の一つとして、ひつじ書房より「外国語教育研究における自動採点の現状と課題」と題する出版計画があり、最終章の「自動採点研究のこれから」と題する章を研究代表者が執筆した。現在校正段階にあり2020年5月に刊行予定である。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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