| 研究課題/領域番号 |
17K20024
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
宇都 雅輝 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (10732571)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 自動採点 / 深層学習 / トピックモデル / テスト理論 / 論理マイニング / 言語処理 / 小論文試験 / 論理性 / ディープラーニング / 議論マイング / 論理構造 / ベイジアンネットワーク / 自然言語処理 / 論証マイニング / 統計的機械学習 / ベイズ統計 / 小論文自動採点 |
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| 研究成果の概要 |
近年，大規模な小論文試験のニーズ拡大に伴い，小論文自動採点技術が注目を集めている．本研究では，自動採点の精度改善を目標に，最先端の自然言語処理技術である論理マイニングを用いて「論理性」に焦点化した採点技術の開発を目指した．しかし，本アプローチでは，自動採点の性能を十分に向上できないことが明らかとなった．他方で，本研究の過程で，全ての自動採点技術の性能に影響を与えうる共通のバイアス要因が存在することを発見した．そこで本研究では，それらのバイアス要因を補正できる新たな自動採点技術の開発を進めた．本研究で開発した技術は自動採点の本質的な性能改善を達成し，その成果は論文誌とトップ国際会議に採択された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，自動採点モデルへの組み込みが難しいとされてきた「論理性」を明示的に考慮することで自動採点の精度向上を目指した．しかし，近年の自動採点技術の高度化の影響もあり，この導入が必ずしも十分な性能改善に寄与しないことが明らかになった．他方で，本研究の過程で発見した「自動採点技術に共通するバイアス」の問題は，本質的でありながら，これまでは無視・軽視されてきた点であり，学術上も実用上も重要な指摘といえる．小論文自動採点技術は，実用化が強く望まれるにも関わらずその高精度化が困難な技術の一つであり，本研究における発見と進展は，挑戦的研究としての学術的にも社会的にも意義のあるものといえる．
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