小論文学習向け要約文採点のためのグラフ表現による類似度算出方法の比較

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Comparison of Similarity Calculation Methods Using Graph Representation for Scoring Summary Documents for Essay Learning

著者名: 平松 綾子（大阪産業大学）,山崎 高弘（大阪産業大学）

著者名(英語): Ayako Hiramatsu (Osaka Sangyo University),Takahiro Yamasaki (Osaka Sangyo University)

キーワード: 日本語要約|小論文採点|グラフ化|類似度計算|e-learningシステム|Document summarization|Essay scoring|Graphication|Similarity calculation|e-learning system

要約(日本語): 小論文学習のためのe-learningシステムを目指した要約問題の自動採点方法を検討する．要約において内容の採点では，記述されている事柄が指定された字数にあわせてまとめられていることが重要であり，定型的には正解は一つではない．そこで，複数の解答例を準備し，それらとの比較により採点するアプローチをとる．解答例との比較では, 要約文を単語のつながりとしてグラフ化し，主題となるキーワードが含まれているかといった単語出現のみでなく，類似したキーワードによるや言い回しの違いを考慮した部分的な比較も行うことで，自己学習のため改善ポイントを提供する．本稿ではグラフ化の考え方として，文章の意味解釈のために係り受け関係を考慮する方法と、言い回しの違いに対応するため単語ではなく句として比較する方法を比較する．

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