接流用しても高い性能が得られるとは限らない．そ近年，小論文自動採点タスクの一つとして問題横のため，一般に問題固有型自動採点で高精度を実現断型自動採点が注目されている．しかし従来の問題するためには，問題ごとに採点済み小論文データを横断型自動採点では様々な問題に対する採点済み小収集してモデル訓練を行う必要がある．しかし，問論文データを全て訓練に利用するため，目的の問題題ごとに十分な数の採点済み小論文データを収集すの自動採点に悪影響を与えうるデータまで訓練に利るには大きなコストを要する．このような問題ごと用される可能性がある．この問題を解決するためにのモデル訓練のコストを軽減する方法として問題横本研究では，訓練データの価値を評価し，モデル学断型自動採点手法が近年注目を集めている．問題横習に悪影響を及ぼす可能性のあるデータを除外する断型自動採点手法では採点したい問題に対する自動ことでその採点精度を向上させる手法を提案する．採点モデルを構築するために，その問題以外の多数の問題（以下，元問題群と呼ぶ）に対応する採点済

み小論文データも訓練データとして利用すること近年，小論文試験の採点コストの削減や採点ので，自動採点の精度向上を目指す．このアプローチ一貫性を担保するアプローチの一つとして，小論では目的の問題に対応する採点済み小論文データが文自動採点（automatedessayscoring：AES）が注目ない，あるいは数が限られている場合に目的の問題されている[1,2]．小論文自動採点手法は問題固に対する自動採点モデルの精度向上が期待できる．有型と問題横断型に大別できる．問題固有型自動従来の問題横断型自動採点手法は，元問題群の全採点手法は，目的の小論文問題に対する採点済みての小論文データを学習に利用する．しかし，元問小論文データを用いて，その問題専用の自動採点題群に関するデータの中には，目的の問題に対するモデルを構築する手法である．代表的な手法とし自動採点モデルの構築に悪影響を与えるデータが存ては，小論文から文章長や文法誤り率などの特徴在する可能性がある．そのため，そのようなデータ量を抽出し，これらの特徴量を用いて機械学習モを選択して除外することができれば，より高精度なデルを訓練する特徴量ベースの手法や，深層学習問題横断型自動採点が実現できると期待される．を用いて小論文の単語系列を入力として得点をそこで本研究では，DVRL（datavaluationusing予測する深層学習ベースの手法が知られているreinforcementlearning）[21]と呼ばれる強化学習を用（e.g.,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]）．いたデータ価値推定手法を応用した問題横断型自動近年では，BERT（bidirectionalencoderrepresentations採点手法を提案する．DVRLは，目的のタスクの性fromtransformers）[17]やDeBERTa（decoding-enhanced能向上に対する各データの寄与の度合いをデータ価BERTwithdisentangledattention）[18]などのTrans-値として推定する手法である．本研究ではDVRLをformerエンコーダをベースにした事前学習済みの深応用して，元問題群に関する採点済み小論文データ層学習モデルを用いた自動採点モデルが高精度を達のうち，目的の問題の自動採点の精度向上に寄与す成している（e.g.,[19,20]）．るデータに高いデータ価値を与え，精度に悪影響を問題固有型自動採点モデルは，訓練データと同一与えるデータに低いデータ価値を与えるデータ価値の問題に対しては高い性能を示すが，特定の問題に推定器を構築する．提案手法では，これにより得ら―2259―.れたデータ価値推定器に基づいて元問題群に関する採点済み小論文データを取捨選択して自動採点モデルを訓練することで，目的の問題に対する採点精度の向上を目指す．本研究では小論文自動採点のベンチマークデータセットを用いて提案手法の有効性を評価する．