[2I5-J-9] 自然言語処理・情報検索: 文書の分類と評価

[2I5-J-9-05] LSTM と Attention を用いた自動採点及び採点支援の実用化に向けて

〇高井 浩平¹、竹谷 謙吾¹、早川 純平²、森 康久仁³、須鎗 弘樹³ (1. 千葉大学 大学院融合理工学府 情報科学コース、2. 千葉大学 工学部 情報画像学科、3. 千葉大学 大学院工学研究院)

キーワード：自然言語処理、自動採点、採点支援、機械学習

2020年からの大学入学共通テストでは，記述式問題が導入される予定である．コスト削減のため自動採点を行うシステムが求められている中，本論文では，LSTMとAttentionを用いた文書分類モデルを自動採点システムに組み込んだ場合の精度を検証する．評価実験では約1,200人分の解答データから，2つのデータセット(a),(b)を用意した．(a)は全解答データをランダムに分割して作成され， (b)は自動採点システムの出力結果から作成される．その結果，(a)の採点精度は0.91， (b)の採点精度は0.73という結果になった．