解釈可能性の高い自動採点モデルを用いた小論文採点支援システムの構築

本研究では，日本語の小論文採点を支援するシステムの開発を目的とし，モデルの解釈可能性向上を図るための手法を提案する．提案手法には，Attention，MaskingToken，およびSparseAutoencoderの3つを提案する．特にSparseAutoencoderを用いて特徴量ごとに概念を特定し，モデルの内部構造の解釈を可能にすることで，採点結果の透明性と信頼性を向上させることを目指す．実験結果より，SparseAutoencoderは概念抽出の精度が高く，解釈可能性の向上に寄与することが確認された．一方で，各特徴量と得点の関連性を明確にする課題が残されており，今後の研究ではこれを解決することで，小論文採点支援システムのさらなる改良を図る．