BERTとBack Translationの手法を用いた記述式問題の自動採点モデルの構築

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-026

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): A study of Automated scoring model for essay-type questions with BERT and Back Translation methods

著者名: 春日優虎（明治大学）,浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Yuto Kasuga (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 自然言語処理|BERT|逆翻訳|自動採点|Natural Language Processing|BERT|Back Translation|Automated Scoring

要約(日本語): 大学入学共通テストにて記述式試験の導入が検討されているなど，「思考力・表現力」を問うべく記述式試験への需要は今後さらに高まると考えられる。こうした中で，特に共通テストなどの重要性や受験者規模がともに大きい試験では採点の質と量の両方を担保できるか否かが大きな争点であるように思える。記述問題の自動採点に関する先行研究はあるものの，モデルの学習には膨大な学習データを要するため，解答例を少人数で準備する必要がある実際の採点の場で実装することは容易ではない。そこで，大規模言語モデルのBERTを用いた自動採点，およびBack Translationの手法による学習データの拡張を組み合わせることで，少ない解答例からでも十分に妥当な採点結果を出すことができるモデルを構築することを考えた。

本誌掲載ページ: 39-40 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 459 Kバイト