| 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-008 |
| タイトル |
| BERTを用いた記述式問題の自動採点に関する研究 |
| 著者名 |
| 藤野準平, 徳山 豪, |
| キーワード |
| 自然言語処理 |
| 抄録 |
| 2020年度から始まる大学入学共通テストには記述式問題が導入され，その採点にかかる時間や労力について問題となっていた．そこで，その問題を解決する方法として自動採点が研究されてきた．中でも機械学習を用いた自動採点が近年では多く提案されており，双方向LSTMを用いた自動採点システムなどが提案されてきた．本研究では，文脈を読み取ることができる深層学習モデルBERTを用いて自動採点に関する実験を行い，その結果の評価と考察を行った． |
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