著者

田中 健斗 西村 太一 白井 圭佑 亀甲 博貴 森 信介

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.4J2GS6e03, 2021 (Released:2021-06-14)

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語学学習において,「話す」,「書く」といった言語の産出能力の訓練は学習した知識を定着させる上で重視されている.しかし,記述式問題の人手による採点には多大なコストを要するため,機械による自動採点技術が注目を集めている.本研究では,写真描画問題を対象として,自動採点技術の実現を試みる.具体的には,(i)まず学習者の誤り傾向を調査・分析し,(ii)次にそれを基に疑似誤りデータを生成し, (iii)最後に写真と解答文の関連性を評価する正誤判定モデルを考案する.実験は疑似誤りデータを用いて学習し,実際の学習者の解答を用いて評価した.実験結果から,ランダムに出力を行う判別器と比較して,提案モデルは高い識別性能を実現することがわかった.