| 研究課題/領域番号 |
25330408
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
村尾 元 神戸大学, その他の研究科, 教授 (70273761)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 盗用発見 / 教育工学 / 人工知能 |
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| 研究概要 |
本研究の目的は，授業のレポート課題に適した盗用発見システムを構築することである．授業で作成されたレポートは同一のテーマについて書かれているために，内容のみに基づいて盗用の判定を行うのは困難である．これを克服するため，本研究ではレポートの「表面的な特徴」に基づいて盗用判定を行う．すなわち，あらかじめ作成者が明らかなレポートの「表面的な特徴」から，そのレポート作成者に関する記述者モデルを作成しておき，疑わしいレポートが得られる度に，それが実際に作成者によって書かれたものか，それとも盗用であるかを，このモデルへの合致度合いに基づいて判定する．
本年度は基盤となる記述者モデルを構築し，簡単なテストを行った．
記述者モデルでは，例えば句読点をどのようなタイミングで入れるのか，その頻度や，句読点そのもの種類，といった記述上の特徴をモデル化する．この目的で本研究では隠れマルコフモデル(HMM)を利用した．また，これまでの授業などで学生が書いたレポートを対象として簡単な実験を行い，これに基づいて幾つかの候補の中から，記述上の特徴とHMMの構造を決定した．
上記モデルをコンピュータ上に実装し，これを用いたテキストの判定実験を行った．すなわち，まず，研究室の複数の学生に簡単なテキスト文書を作成してもらい，それに基づいて，各人の記述者モデルを作成した．続いて，それぞれのテキスト文書について，全ての記述者モデルとの合致度合いを調べ，作成者の記述者モデルとの合致度合いが高く，それ以外のモデルとは合致度合いが低いことを確認した．これに基づいて，テキスト文書の盗用判定をするならば，80%を越える高い判定率となる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の計画通り(1)記述者モデル（アルゴリズム）の構築と(2)簡単なテストを行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初計画通り，平成26年度は，Web上にレポート作成者判定システムのプロトタイプを作成し，実際に授業での試験運用を行う．これに基づいて，必要であれば，記述者モデル（アルゴリズム）の修正を行う．
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