国語教育的評価項目を考慮した機械学習による日本語文章の自動評価と評価モデルの構築  [in Japanese] Automated Evaluation of Japanese Compositions based on Features along Japanese Education and Construction of the Individual Evaluation Model  [in Japanese]

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Author(s)

    • 藤田 彬 FUJITA AKIRA
    • 横浜国立大学大学院環境情報学府 Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
    • 藤田 央 FUJITA HIROSHI
    • 横浜国立大学大学院環境情報学府 Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
    • 田村 直良 TAMURA NAOYOSHI
    • 横浜国立大学大学院環境情報研究院 Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University

Abstract

本稿では,文章に対する評点と国語教育上扱われる言語的要素についての特徴量から,個々の評価者の文章評価モデルを学習する手法について述べる.また,学習した文章評価モデルにおける素性毎の配分を明示する手法について述べる.評価モデルの学習には SVR を用いる.SVR の教師データには,「表層」「語」「文体」「係り受け」「文章のまとまり」「モダリティ」「内容」というカテゴリに分けられる様々な素性を用意する.これらには日本の国語科教育において扱われる作文の良悪基準に関わる素性が多く含まれる.なおかつ,全ての素性が評価対象文章に設定される論題のトピックに依存しない汎用的なものである.本手法により,文章の総合的な自動評価,個々の評価者が着目する言語的要素の明示,さらに評点決定に寄与する各要素の重みの定量化が実現された.

We propose a method to learn an individual model, which is to evaluate Japanese Compositions via Support Vector Regression, based on features along Japanese education and scores, marked by human in advance. We also propose a method to represent a way of evaluation. Features in training data of SVR are categorized as 7 types according to what each features refer to. The features include some features regarding criterions of Japanese compositions in education. Besides, all the features do not depend on topic of a composition's prompt. Our methods implemented to score an integrated point of a composition automatically, and also to account elements considered by individual evaluator, to quantify weights of the each elements that contributes decision of scores.

Journal

  • Journal of Natural Language Processing

    Journal of Natural Language Processing 19(4), 281-301, 2012-12-14

    The Association for Natural Language Processing

References:  35

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    10031134257
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10472659
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    13407619
  • NDL Article ID
    024167574
  • NDL Call No.
    Z21-B168
  • Data Source
    CJP  NDL  J-STAGE 
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