採点基準の分解とデータ拡張による要約ライティング自動採点

本研究では，教育現場における要約ライティングの自動採点を目的として，大規模言語モデル（LLM）を用いた三段階の自動採点手法を提案する．本手法は，採点基準の分解，サンプルの拡張，拡張サンプルを参照した採点から構成される．二種類の学習者要約データセットを用いた実験の結果，ﬁne-tuningを行わずとも，既存手法より人手採点に近い性能を達成できることを示した．