エッセイ自動採点における文法特徴と学習者レベルの関係
土肥 康輔 須藤 克仁 中村 哲
奈良先端科学技術大学院大学{doi.kosuke.de8, sudoh, s-nakamura}@is.naist.jp

概要
本研究では，エッセイ自動採点において文法特徴を考慮することの効果について検証する．エッセイの分散表現に加えて，学習者が正しく使えている文
法項目の情報や，文法誤りの情報をモデルの入力に用いることで，モデル性能が向上するかを検証し

表 1 TOEFL iBT ライティング基準 (スコア 5)
An essay at this level largely accomplishes all of the following:• Eﬀectively addresses the topic and task
• Is well organized and well developed, using clearly appropriate explanations, exempliﬁcations and/or details• Displays unity, progression and coherence• Displays consistent facility in the use of language, demonstrating syntactic variety, appropriate word choice and idiomaticity, though it may have minor lexical or grammatical errors

た．実験の結果，正しく使えている文法項目の情報
は，モデル性能の向上につながらなかった．また，

自動採点モデルにおいて文法特徴を明示的に利用

文法誤りの情報は，学習者のレベルが高いデータすることで，様々なテスト問題に対して頑健なモデ

セットにおいては効果がない一方で，様々なレベル

ルを構築することが期待できる．そこで本研究は，の学習者が含まれているデータセットにおいては効

エッセイ自動採点 (AES) において文法特徴を考慮す

果があることが示された．

ることの効果について検証する．

1

はじめに

2

関連研究

近年の外国語教育では，ライティングやスピーキ

AES は，学習者が書いたエッセイにスコアやレベ

ング能力の育成も重視されるようになっており，学ル等の評価値を付与するタスクである．AES モデル

校現場や入試で両能力のテストが実施されることもでは，特徴量エンジニアリングによって得られた特増えている．しかし，その評価には，大きな人的・
時間的コストがかかるという課題がある．採点自体徴量が広く用いられていた ([2], [3] を参照)．例えば
e-rater [4] は，文法誤りや語彙の複雑さの指標を含むに時間がかかることに加えて，評価の信頼性を保つ

12 種類の特徴量を用いている．[5] は様々な言語特ためには，採点者の訓練が必要である．このような徴を用いて学習したモデルの検証を行い，文法の複雑さや誤りに関する指標に高い重みが割り振られて課題を背景に，自動採点研究が行われている．
ライティングやスピーキングといった学習者のパいることを明らかにした．[6] は文法誤り検出タス

フォーマンスを評価する方法は，総合的評価と分析

クとのマルチタスク学習を行うことで，AES のパ的評価に大別される．前者は学習者の作文や発話にフォーマンスが向上することを示した．

対して 1 つのスコアを付与するのに対して，後者は近年では，特徴量エンジニアリングを不要とす

文法や内容等の複数の観点に対してそれぞれスコア

る，深 層 学 習 に 基 づ く 手 法 が 主 流 と な っ て き てを付与する．ただし，総合的評価においても，それいる．RNN や Bi-LSTM を用いたモデル [7, 8] や，らの観点での出来栄えが基準となっていることが一

BERT [9] 等の事前学習済み言語モデルに基づくモデ

般的である．例えば TOEFL iBT の基準 (表 1) では，

ル [10, 11] が提案されている．しかし [2] は，これら

内容，構成，文法，語彙等が言及されている．特にの深層学習に基づくアプローチと特徴量エンジニ

文法，語彙については，テスト問題のトピックとは関係なく，ある習熟度レベルの学習者に特徴的な項

アリングに基づくアプローチは相補的な関係にあ目があることが明らかになっている [1]．人間の採る可能性を指摘した．実際に，エッセイの分散表現

点者は，そのような項目を探しながら学習者のパと人手で作成された特徴量を組み合わせたモデル[12, 13] が提案されている．[14] は，BERT から得ら

フォーマンスを評価しているとも言われており [1]，り，両者を組み合わせることでモデル性能が向上すれるエッセイの分散表現と文法誤りの情報を組み合表 2 使用する文法特徴量

わせたモデルを提案した．しかし，文法誤り情報の異なり数以外は，100 語あたりの相対頻度．

追加は，話し言葉自動採点でモデル性能を向上させた一方で，AES では効果がなかった．

文法特徴利用の効果検証

3

本研究では，[14] の手法をベースに，BERT に基づく AES モデルにおいて，文法特徴を用いることの効果について検証する．[14] では，文法特徴として文法誤り情報が用いられていたが，本研究では，

文法特徴量 説明g item sum 延べ使用数の合計
g item 9 lev 延べ使用数，CEFR-J レベルごとに合計
g type sum 異なり数の合計
g type 9 lev 異なり数，CEFR-J レベルごとに合計
g item 6
延べ使用数，評価値と相関の高い 6 項目
g type 25
使用の有無，評価値と相関の高い 25 項目
err sum
誤り数の合計
err 7 gr
誤りタグを 7 グループに分類し，集計
err 24 tag
24 種類の誤りタグ，集計・グループ化なし

CEFR の基準特性研究 [1] を参考に，学習者が正しく使えている文法項目の情報も用いる．CEFR [15]は言語能力を評価する国際指標で，習熟度を A1 (初級) 〜 C2 (上級) の 6 段階に区分する．基準特性は
CEFR の各レベルで特徴的な言語項目群であり，あるレベル以上の学習者が正しく使うことができる
positive linguistic features (PF) と，あるレベルの学習者が間違えやすい negative linguistic features (NF) がある．以下の節で，検証に用いる PF と NF について
具体的に説明する．

3.1

Positive Linguistic Features

PF の抽出には，CEFR-J Grammar Proﬁle 文法項目
頻度分析プログラム [16, 17] を用いる．同プログラ
ムは，501 種類の文法項目のテキスト中での頻度を，正規表現に基づいて算出できる．しかし，そのまま
ではテキスト中で使われていない文法項目が多く，スパースなベクトルとなってしまうため，100 語あたりの延べ使用数，及び文法項目の異なり数に基づき集計したものを特徴量として用いる (表 2 上段)．
また，4.1 節で後述するデータの訓練セットにおいて，エッセイの評価値と相関の高かった文法項目(100 語あたりの延べ使用数 = 6 項目，使用の有無 =25 項目) のベクトルも使用する (表 2 中段)．

3.2

Negative Linguistic Features

NF には，100 語あたりの文法誤り頻度を用いる．
具体的には，ERRANT [18] によって付与される，24
種類の誤りタグに基づき，特徴量を作成する (表 2
下段)．タグのグループ化は，EFCamDat [19] に付与されている誤りタグに対して，[14] が行ったグルー
プ分けを参照し，できる限り対応が取れる形で行った (付録 A)．テキスト中の文法誤り数の推定には，エッセイを入力とする回帰モデル (4.2.1 節を参照)
を用いる．

実験

4

実験では，3 節で述べた文法特徴を用いることで，BERT に基づく採点モデルの性能が向上するかを検
証する．

4.1

データセット本 研 究 で は，EFCamDat Cleaned Subcorpus [20]，
FCE [21]，W&I+L [22] の 3 種類のデータを用いた．
EFCamDat と W&I+L には初級〜上級の様々なレベルの作文が含まれている一方で，FCE には比較的高いレベルの作文のみが含まれている．モデルの学習に使用したデータの詳細を表 3 に示す．
EFCamDat には，習熟度レベル 1〜15 (CEFR A1〜
C1 に対応) の作文が収録されている．本研究ではそのうち，文法誤りタグが付与されている 498,207 件のデータを用いた．データは，train，dev，test に分割し，train はさらに，文法誤り数推定モデルの学習用と，採点モデルの学習用に分割した．採点モデルの学習データには，全習熟度レベルを含む train scと，FCE との比較を意図した train b2 (レベル 9〜13)を準備した．dev と test は，文法誤り数推定モデルと採点モデルの評価に共通して用いた．
FCE には，CEFR B2 レベルの試験において学習者が書いたエッセイが収録されている．文法誤り情報に加えて，0〜5.3 点の範囲のスコアが付与されている．本研究では，BEA 2019 の文法誤り訂正 Shared
Task で配布されたバージョンを，採点モデルの構築・評価に用いた．
W&I+L には，学習者と母語話者によって書かれたエッセイが収録されている．文法誤り情報に加えて，学習者に対しては CEFR A1.i〜C2.ii の 12 段階，
母語話者に対しては N のラベルが付与されている．
本研究では，学習者によって書かれたエッセイのみを，採点モデルの構築・評価に用いた．W&I+L は，

表 3 学習に使用したデータ
DatasetEssays Usage
EFCamDat train gr 458,913 文法誤り数推定モデル
train sc3,000 採点モデル
train b2
2,999 採点モデル
FCE
train
2,108 採点モデル
W&I+L
train 0.92,700 採点モデル

test が公開されていないため，dev を評価に用い，train を分割して学習・開発データとして用いた．

4.2

実験設定

表 4 文法誤り数推定モデルの結果 (ピアソンの積率相関係数)．err 7 gr と err 24 tag の値は各相関係数の平均値．
FeaturesPCC
err sum 0.6772
err 7 gr
0.4606err 24 tag 0.2771

4.4

実験結果

4.4.1

文法誤り数推定モデル

文 法 誤 り 数 推 定 モ デ ル，及 び 採 点 モ デ ル の 両

表 4 は，推定された文法誤り数と正解データとの方で，BERT を利用してエッセイの分散表現を取

相関係数を示している．文法誤りの総数の推定で得 す る．BERT は HuggingFace 社 が 公 開 し て い るは，比較的強い正の相関 (err sum = 0.6772) が見られ

bert-base-uncased を用い，学習データの最大入力
長は 512 トークンとした．両モデルとも，BERT のた一方で，推定する誤りカテゴリ・タグの数が増加
すると (1 → 7 → 24)，相関係数は低くなっていっパラメータは固定して学習を行った．

た．これは，カテゴリ・タグが細分化されること
で，各文法誤りの頻度が低くなることが影響してい4.2.1

文法誤り数推定モデル

ると考えられる．7 つの誤りカテゴリを予測するモ

文法誤り数推定モデルは，エッセイの分散表現を

デル (err 7 gr) について， 各誤りカテゴリの頻度と入力とし，エッセイに含まれる文法誤り数を予測す
る．文法誤り数は，0 から 1 の範囲に正規化した．

相関係数の関係を確認したところ，誤り数が最も多エッセイの分散表現を入力する線形層の隠れ層のも高く (0.6192)，誤り数が少なくなるにつれて相関

数は 3，各層のノード数は 256 とした．活性化関数係数が低くなっていくことが確認された．相関係数には relu を用いた．損失関数は平均二乗誤差 (MSE)が 0.3978 と最も低くなった AG (数の一致に関するを用い，最適化アルゴリズムは Adam，学習率 8e-6，

誤り) は，EFCamDat dev で 1,614 例しかないのに対バッチサイズ 16 とし，60 エポック学習を行った．

して，W lang は 13,285 例見つかった．また，頻度が

4.3

採点モデル

い W lang (スペルや正書法の誤り) で相関係数が最低い誤りカテゴリは，多くの作文で当該カテゴリの誤り数が 0 となっていた．

採点モデルは，エッセイの分散表現と文法特徴量を入力とし，エッセイのスコアを予測する．エッセ

4.4.2

採点モデル

イの分散表現と文法特徴のベクトルを結合したもの

表 5 は，推定されたエッセイのスコアと正解スコを線形層への入力とした．EFCamDat と W&I+L でアとの相関係数を示している．実験は異なるシード

は，エッセイに付与されている評価値は「レベル」

値によって 3 回行い，それらの結果の平均値を表にであるが，これを連続値とみなすことで，回帰モデルを学習した．エッセイのスコアは-1 から 1 の掲載した．

範囲に正規化した．線形層の隠れ層の数は 5，各能は向上しなかった．PF を用いたモデルとベース層のノード数は 768，1024，512，256，64 とした．

ラインの相関係数は同等であることがほとんどだ

活性化関数には relu を用い，dropout = 0.2 に設定しが，g item sum と g item 9 lev (文法の延べ使用数) は，た．損失関数は MSE を用い，最適化アルゴリズム

高いレベルの学習者のデータ (EFCamDat b2，FCE)

は Adam，学習率 1e-5，バッチサイズ 16 とし，120で用いると，相関係数が悪化した．延べ使用数は，エポック学習を行った．

PF を用いても，BERT に基づく AES モデルの性

同一の文法事項を繰り返し使っている場合でも，そベースラインとしては，エッセイの分散表現のみの数値は大きくなる．このような作文は，低いレベを入力とするモデルを準備した．エポック数を 60とした以外は，文法特徴量を使う場合と同一の設定

ル帯では問題にならないものの，高いレベル帯ではネガティブな印象になると考えられる． 実際，FCEとした．

train において，文法の延べ使用数と異なり数の差

表 5 採点モデルの結果 (ピアソンの積率相関係数)
Model
EFCamDat sc EFCamDat b2 FCE W&I+L
baseline
0.90980.79810.6645 0.8168
g item sum
0.89730.76250.6395 0.8141
g item 9 lev
0.90120.76980.6404 0.8167
g type sum
0.9116
0.7827
0.6618 0.8146
g type 9 lev
0.91280.79480.6621 0.8212
g item 6
0.9106
0.79980.6610 0.8162
g type 25
0.91360.80250.6571 0.8229
err sum
0.90890.78600.6598 0.8185

表 6 オラクルデータの結果 (ピアソンの積率相関係数)
Model
EFCamDat sc EFCamDat b2 FCE W&I+L
baseline
0.90980.79810.6645 0.8168
err sum
0.90730.79220.6576 0.8673
err 7 gr
0.90780.80700.6619 0.8783
err 24 cat
0.90830.80380.6497 0.8810

デル性能は向上しなかったが，W&I+L では相関係数が 0.05〜0.07 程度上昇した．W&I+L での予測ス
コアと正解スコアの散布図を付録 B に示す．err sum
を用いることで，正解スコアとの差異が大きい点(平均=62.91) が 40 以下の作文のスコア平均は 3.08
だったのに対して，差が 80 以上の作文のスコア平(特に，正解スコアより予測スコアが高い点) がベー
スラインよりも減少していた．また，W&I+L にお

均は 3.79 であった．延べ使用数に基づく特徴量はこいて異なる 3 つの NF の効果を比較すると，誤り情の差を表現できていないと考えられる．これに対し報を集計するよりもタグレベルの情報を維持する方て，g type 25 (文法の異なり数) は，FCE 以外のデーが相関係数が高くなった．

タセットにおいて，ごく僅かな差であるものの，異学習者のレベルが様々である場合，レベルによっなるシード値での 3 回の実験全てでベースラインのて文法の出来栄えが異なっていると想定できる性能を上回った．本研究の手法でははっきりとした

ため，W&I+L の結果の方が直観に合致している．

PF の効果は確認できなかったため，より効果的な

EFCamDat で NF の効果がなかった原因として考え

PF の活用方法を検討することが今後の課題である．
NF については，文法誤り数推定モデルの性能がられるものの 1 つは，EFCamDat に付与されている
文法誤り情報の正確さである．FCE や W&I+L のア

比較的高かった err sum のみ，同モデルによる推定

ノテーションが少数の専門家によってなされたのに値を用いた実験を行った．推定された文法誤りの総対して，EFCamDat のアノテーションは，オンライ数を用いた場合，採点モデルの性能は向上しなかった．しかし W&I+L においては，ごく僅かな差であン英会話学校のライティング課題に対して教師が文法誤りを訂正した結果に基づいている．そのため，るものの，異なるシード値での 3 回の実験全てで訂正の一貫性や網羅性に問題があると言われておベースラインの性能を上回った．文法誤り数推定モ

り，これが結果に影響を与えた可能性がある．

デル (err sum) が推定する誤り数と真の誤り数の相関

2 つ目に，EFCamDat のエッセイは W&I+L と比べ係数は 0.6772 (表 5) であるため，NF を用いること自て文法誤りの数が少ない傾向があること (100 語あ

体の効果がないのか，文法誤り数の推定精度が低い

たり 8.93 個 vs. 10.83 個；付録 C) が考えられる．こことが問題なのかが不明である．

れは，EFCamDat のエッセイが短いこと (平均 120.98
語 vs. 平均 200.95 語)，上述のアノテーションの網羅

4.4.3

オラクルデータによる検証

性の問題が関連している考えられる．高レベル帯のNF の効果の有無を明らかにするため，オラクル

文法誤り数は両データセットでほぼ同じなのに対しデータとして，データセットに付与されている文法
誤り情報を用いた検証を行った．表 6 に，エッセイて，文法特徴が効果的な低〜中レベルの作文ではその差異が大きくなっていた．

の予測スコアと正解スコアとの相関係数を示す．
学 習 者 の 習 熟 度 が 高 い デ ー タ (EFCamDat b2，
FCE) においては，NF を追加してもモデル性能の向上は見られなかった．高いレベル (少なくとも本実

5

おわりに

本研究では，AES で文法特徴を考慮することの効
果について検証した．PF は，本研究の活用手法で験で対象となっていた CEFR B2 付近) の学習者は，はモデル性能の向上に寄与しなかったが，NF は幅文法をある程度使いこなせることが当たり前であ広いレベルの学習者を採点する場合には有効である

り，文法誤りという観点からはあまり差がないこと

ことが示唆された．PF を活用する手法や，高レベが示唆される．一方で，様々なレベルの作文を含む

ルの学習者に対して有効な言語特徴を検討すること

EFCamDat sc と W&I+L においては，相反する結果

が今後の課題である．

となった．EFCamDat sc では，NF を追加してもモ謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 JP21H05054，JST 科
学技術イノベーション創出に向けた大学フェロー[12] Tirthankar Dasgupta, Abir Naskar, Lipika Dey, and Rupsa
Saha. Augmenting textual qualitative features in deep
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ある．

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A

ERRANT の誤りタグのグループ化
Lexical は同じ品詞の別の語に訂正する誤り，form は語の選択は正しいが活用形が間違っている誤り，VTは動詞の時制の誤り，PAP は前置詞・冠詞・所有格の誤り，AG は数の一致に関する誤り，W lang はスペル・
正書法の誤り，Others は語順及びその他の誤りを表す．VT，PAP，AG は [14] に基づいている．
Group Errant tag
Meaning
Lexical ADJ
Adjective
ADV
Adverb
CONJ
Conjunction
NOUN
Noun
PRON
PronounVERB
VerbForm ADJ:FORM
Adjective Form
CONTR
Contraction
MORPH
Morphology
VERB:FORM Verb FormVERB:INFL
Verb Inﬂection
VT
VERB:TENSE Verb Tense

Group
PAP

Errant tag
Meaning
DET
Determiner
NOUN:POSS Noun Possessive
PART
Particle
PREP
Preposition
AG
NOUN:INFL Noun Inﬂection
NOUN:NUM Noun Number
VERB:SVA Subject-Verb Agreement
W lang ORTH
Orthography
PUNCT
Punctuation
SPELL
Spelling
Others OTHER
Other
WO
Word OrderB

W&I+L での baseline と err sum の結果

C

EFCamDat と W&I+L の語数と 100 語あたりの文法誤り数
表 7 EFCamDat
CEFR Level # Tokens # Errors
A1
1
45.01
12.59
2
58.00
10.82
3
62.32
10.30
A2
4
72.19
10.39
5
88.15
9.43
6
90.72
9.09
B1
7
110.698.83
8118.817.60
9130.607.45
B2
10142.106.89
11173.196.34
12171.186.05
C1
13
179.775.34
14188.634.42
15
183.36
3.42

表 8 W&I+L
CEFR Level # Tokens # Errors
A1
1
65.44
19.84
2
100.45
16.73
A2
3
146.3016.41
4164.5014.91
B1
5203.6213.52
6205.8711.59
B2
7218.719.55
8
234.978.00
C1
9260.156.78
10263.88
5.56
C2
11
273.994.43
12273.51
2.63