研究課題
試験問題の属性には・素材文、あるいは選択肢の難読性に関するもの・出題形式に関するもの(質問形式、選択肢数など)・素材文のジャンル(現代文(評論・小説)/古文/漢文、会話文/説明文などの別)に関するものがあり、これらの属性による難易度予測と、試験情報データベースとのシームレスな統合を実現するために、システムの開発やデータベースの整備を図る。またこれらの属性は、人間が判断するものでなく、可能な限り、最新の自然言語処理技術を用いて自動的に取得する。今年度は以下を実施した。1)自然言語処理技術を用いた情報検索、情報抽出、情報推薦の要素技術を確立ならびに洗練させるために、日本OR学会、人工知能学会等が主催するリコメンデーションコンテストに参加し、上位入賞を果たした。2)昨年度作成した市販のセンター試験問題検索システムと試験問題情報データベースとの統合システムをネットワーク環境下で実行できるべくシステムを試作した。3)センター試験問題のみならず、国公私立大学の試験問題についても検索できる環境を整備した。4)XML化に向けた関連調査;格納データのXML化についても検討を加えた。次ページ以降に記載の通り、数多くの研究成果を挙げた。
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すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (8件) 備考 (1件)
応用統計学
巻: 39 ページ: 71-100
大学入試センター紀要
巻: 40 ページ: 1-23
COMPSTAT2010 Proceedings in Computational Statistics, (eds.Lechevallier, Y., Saporta, G.)Physica-Verlag
ページ: 1581-1588
http://www.rd.dne.ac.jp/~tunenori/
