著者

松崎 拓也 横野 光 宮尾 祐介 川添 愛 狩野 芳伸 加納 隼人 佐藤 理史 東中 竜一郎 杉山 弘晃 磯崎 秀樹 菊井 玄一郎 堂坂 浩二 平 博順 南 泰浩 新井 紀子

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.23, no.1, pp.119-159, 2016-01-25 (Released:2016-04-25)

参考文献数

35

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「ロボットは東大に入れるか」は,大学入試試験問題を計算機で解くという挑戦を通じ,言語処理を含む AI 諸技術の再統合と,知的情報処理の新たな課題の発見を目指すプロジェクトである.知的能力の測定を第一目的として設計された入試問題は,AI 技術の恰好のベンチマークであるとともに,人間の受験者と機械のエラー傾向を直接比較することが可能である.本稿では,大手予備校主催のセンター試験形式模試を主たる評価データとして,各科目の解答システムのエラーを分析し,高得点へ向けた今後の課題を明らかにするとともに,分野としての言語処理全体における現在の課題を探る.

著者

佐藤 理史 加納 隼人 西村 翔平 駒谷 和範

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.5, pp.1-9, 2013-07-11

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大学入試センター試験 『国語』 の現代文で出題される,いわゆる 「傍線部問題」 を解く方法を定式化し,実装した.実装した方法は,「評論」 の 「傍線部問題」 の半数を正しく解くことができた.We have formalized and implemented a method for solving questions about underlined segments in contemporary Japanese language, National Center Test for University Admissions. The method can solve a half of these questions in "critical essay" correctly.

著者

加納 隼人 佐藤 理史 松崎 拓也

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.1, pp.C-G61_1-11, 2017-01-06 (Released:2017-01-13)

参考文献数

20

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This paper reports progress from 2014 to 2015 on development of solvers of Japanese comprehension questions in university entrance exam. Target questions are the multiple-choice questions in the essay section (Question No.1) in Japanese Language (Kokugo) of National Center Test. In 2014, we introduced a new scoring function using clause boundaries, which are automatically detected by our newly developed tool. The score of a choice is calculated as the average clause-similarity between the choice and a selected part of text body. In 2015, we developed a machinelearning based method, which uses seventeen features to determine the answer. They includes surface-similarity based features, clause-similarity based features, and choice-discriminative features. In addtion to the first formal run of Torobo Project in 2013, we participated in the two formal runs in 2014 and 2015; We were only a participant who submitted the result in Contemporary Japanese Language until now. After the 2015 formal run, we conducted an experiment using 276 questions to compare all developed solvers with various parameters. The best performance was obtained by a 2015 solver, which produced 117 (42%) correct answers. For the subset of 56 previous official questions in National Center Test, a 2014 solver was the best, which produced 32 (57%) correct answers. However, there is no statistical significance between the best 2015 solver and our first solver developed in 2013.

著者

佐藤 理史 加納 隼人 西村 翔平 駒谷 和範

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.21, no.3, pp.465-483, 2014-06-16 (Released:2014-09-16)

参考文献数

6

被引用文献数

2 1

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大学入試センター試験『国語』の現代文で出題される,いわゆる「傍線部問題」を解く方法を定式化し,実装した.本方法は,問題の本文の一部と 5 つの選択肢を照合し,表層的に最も類似した選択肢を選ぶことにより問題を解く.実装した方法は,「評論」の「傍線部問題」の半数以上に対して正解を出力した.

著者

加納 隼人 佐藤 理史 松崎 拓也

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.8, pp.1-7, 2015-01-12

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本年度新たに実装した,大学入試センター試験 『国語』 評論傍線部問題を解くソルバーについて報告する.実装したソルバーは,傍線部問題の本文と選択肢に対して節境界検出による節分割を行い,その結果を用いて類似度計算を行うことで,解答を選択する.本ソルバーをセンター試験の過去問 40 問に適用したところ,昨年度のソルバーを上回る最大 28 問の正解数を示した.This paper describes a new solver that solves comprehension questions in Contemporary Japanese of the National Center Test. A target question consists of a text body, a question sentence, and five choices. Our solver divides the text body and the choices into clauses by using clause-boundary detection and selects a choice based on clause similarity. Our solver correctly solved 28 questions in 40 previous questions of the National Center Test.

著者

加納 隼人 佐藤 理史 松崎 拓也

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2015-NL-220, no.8, pp.1-7, 2015-01-12

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本年度新たに実装した,大学入試センター試験 『国語』 評論傍線部問題を解くソルバーについて報告する.実装したソルバーは,傍線部問題の本文と選択肢に対して節境界検出による節分割を行い,その結果を用いて類似度計算を行うことで,解答を選択する.本ソルバーをセンター試験の過去問 40 問に適用したところ,昨年度のソルバーを上回る最大 28 問の正解数を示した.

著者

佐藤 理史 加納 隼人 西村 翔平 駒谷 和範

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2013-NL-212, no.5, pp.1-9, 2013-07-11

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大学入試センター試験 『国語』 の現代文で出題される,いわゆる 「傍線部問題」 を解く方法を定式化し,実装した.実装した方法は,「評論」 の 「傍線部問題」 の半数を正しく解くことができた.