教師採点データに拠らない深層学習に基づく記述式自動採点システムの開発
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20H04300 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 20H04300
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分62030:学習支援システム関連
- 研究機関
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- 独立行政法人大学入試センター
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 16,120,000 円 (直接経費: 12,400,000 円 間接経費: 3,720,000 円)
研究概要
センター試験など大学入試試験レベルの短答式記述試験の自動採点および人間による採点を支援する実用可能なシステムを試作・実装する。採点は設問ごとに作題者が用意した「模範解答」と「採点基準」に従いシステムがある程度の精度をもった採点計算（自動採点）を行うことを基本とし、その結果を人間が確認・修正できるものとする。このシステムの最大の特徴は「（予め用意された）模範解答」と「（被験者の実際の）記述解答」との意味的同一性や含意性の判定に採点済みの教師データを使わないことにある。予め別に用意された新聞や教科書、Wikipediaなど別のコーパスなどから自動構築した言語モデルによって判定を行う。