| 研究課題/領域番号 |
26350357
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| 研究機関 | 独立行政法人大学入試センター |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究科(研究院), 准教授 (30243851)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 自然言語処理 / 情報システム / 統計科学 / 人工知能 / 教育工学 |
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| 研究実績の概要 |
短答式テストとは、質問の回答を１文あるいは２文で返す記述テストの一種である。短答式テストは多肢選択テストに比べより真正で信頼できると広く考えられており、採点の自動化を望む潜在的な需要は計りしれない。本研究では、自然言語処理や情報アクセス研究に広く共通する課題である、テキスト間の含意（推論）・換言（同じ意味）・矛盾の認識を可能とする技術を取得し、実際の大学入試試験問題における記述試験採点で、実用に耐えるシステムを試作する。採点は、「（テストの作成者が予め用意した）模範解答」と「（被験者の実際の）記述解答」との意味的同一性や含意性を判定することによって行うほか、採点のための採点基準ファイルとの適合性に基づく採点も行う。今年度は以下を実施した。
１．言語資源の利用に向けた調査・検討（石岡）：意味解析に迫るためには、日本語の同義語や上位語・下位語の意味的なシソーラスの利用が欠かせない。このためプリンストン大学が開発し、NICTが日本語化した日本語ワードネットを入手し、自然言語処理に向いた python上で実行する環境を整えた。特に同義語を獲得する箇所に工夫をこらした。
２．自然言語処理要素技術（峯・石岡）：日本語形態素解析MeCabや構文解析CaboChaを pythonプログラムの中から実行できる環境を整えた。
３．含意関係認識プログラムの作成（石岡）：上記の要素技術に基づいて、含意関係認識プログラムを試作する。本体となるスクリプト言語に加えて、pythonによりプログラムを作成している。現在、模範解答と記述解答の表層的な語彙近さを測定するツールを作成し、ベースラインとしての評価を行った。またGensimライブラリを用いプロンプトと記述解答の意味的近さを測るツールを作成した。
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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
言語資源の利用に向けた調査・検討がほぼ終了し、自然言語処理要素技術の入手およびそれに基づく開発環境の整備が終了した。また株式会社学研と提携し、実際の模試の記述答案、および採点基準ファイルを入手し電子化したことで、本格使用に耐えるシステム試作のための実データの入手も完了した。この３月より実際のプログラム開発に着手している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究を加速させるために2016年３月より当科研費でプログラマーを雇用した。プログラムを書きすすめ、各種の統計量を機械学習器にかけることで、システムの完成にこぎつけたい。
また国立情報学研究所で進めている「ロボットは東大に入れるか」プロジェクト（リーダー新井紀子教授）において，昨年（2015年）ベネッセのセンター試験模試である「進研マーク模試」で最高点76点を取得した日本ユニシスのグループによる3つの手法を組み合わせ、すなわち質問応答、単語の相関、構文木のマッチングについてもプログラムに実装する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
文部科学省・高大接続部会による新センター試験に向けた調査研究のために忙しく、海外発表の機会がなくなってしまった。国際会議の参加費および旅費分が未使用となった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
プログラム開発のための人件費として計上したい。
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