文書グラフ類似度による日本語要約文採点手法の検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19017

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/03/17

タイトル(英語): An examination of scoring method for summarized documents using graph similarities

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|Document summarization|Essay scoring|Graphication|Similarity

要約(日本語): 小論文採点における要約問題の自動採点を目指す．要約において内容の採点では，記述されている事柄が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，それらと解答を文書グラフとして表現し, その類似性により採点する．本稿では実例を用いて採点手法を検証する．

要約(英語): This research aims for essay scoring, especially a summarized document scoring. In summarization problems, it is important to summarize what is mainly described. This method prepares some examples of answers and make these summarized documents graphs. Comparing these graphs,similarities among answers are calculated.In this paper, with some real examples, the propsoed scoring method is examined.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,863 Kバイト