| 大会名称 |
|---|
| 2021年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-08-12 |
| セッション番号 |
| 2d |
| セッション名 |
| 自然言語処理（言語生成・評価） |
| 講演日 |
| 2021/08/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| d |
| 講演番号 |
| E-007 |
| タイトル |
| BERTによる国語記述式答案の自動採点における採点アノテーションの重要性 |
| 著者名 |
| 高野峻矢, 市川 治, |
| キーワード |
| BERT, 自動採点, 自然言語処理 |
| 抄録 |
| 理研記述問題採点データセットを用いた自動採点の従来研究においては，LSTMとアテンションにより採点項目ごとの埋め込みベクトルを生成し，それを用いて得点を推定する手法が高い性能を示している。本報告では，LSTMの代わりにBERTを用い，採点アノテーションが付与された部分の埋め込みベクトルを採点項目ごとに寄せ集めることにより，データセットのいずれの問題においても、QWKが0.90以上と高い値となることを示す。実用の際には，対象の正解の採点アノテーションは利用できないので，それを高精度に推定することが今後の課題となる。 |
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