2004 Fiscal Year Annual Research Report
自然言語処理技術を適用した自由回答コーディング支援システムの開発
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16530341
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| Research Institution | Keiai University |
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Principal Investigator |
高橋 和子 敬愛大学, 国際学部, 助教授 (30211337)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高村 大也 東京工業大学, 精密工学研究所, 助手 (80361773)
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| Keywords | 自由回答 / 職業コーディング / コーディング支援 / 機械学習 / サポートベクターマシン / 自然言語処理 / タグ付け / ルールベース |
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| Research Abstract |
平成16年度の目標は「対象を職業コーディングに絞った支援システムの開発」であったが、「NANACOシステム」として達成でき、次の3つの調査に適用された。(1)「JGSS-2003(文部科学省指定学術フロンティア推進研究プロジェクト日本版General Social Surveys2003年調査)」、(2)「2003年SSM(Social Stratification and social mobility)調査」(「現代日本階層システムの構造と変動に関する総合的研究」(科研費(特別推進研究))のための予備調査)、(3)「暮らしと健康に関する全国調査」(「要介護状態及び健康の形成過程における社会経済的要因の役割に関する実証的研究」(科研費基盤研究(A)(2))。適用後、システムの機能についてコーダ全員から評価票による意見を収集したが、後術する1項目を除くすべての項目で満足度が高く好評であった。また、作業時間についても、継続的調査であるJGSSにおいて比較した結果、大幅に短縮された。この理由は、a)コーダを直接支援するにはシステムが候補として提示するコードが有効なことであり、システムの分類制度の高い必要がある。このために、既に開発済みのルールベース手法による自動職業コーディング(ROCCO)システムと、機械学習のルールベース手法の組み合わせによる自動職業コーディングシステムの両方を中核としたこと、b)コーダの作業のしやすさを考慮した入出力インタフェースを構築したことの2点がある。ただし、b)の重視は「データ間の類似性表示」機能低下につながり、この点に関するコーダの評価が厳しかった(来年度の課題とする)。平成17年度の目標は、平成16年度の成果を「一般の自由回答に拡張する」ことであるが、まずは、今回の知見を適用できる部分とできない部分との検討から始める予定である。
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Research Products
(3 results)
