T5を用いた日本語記述式答案の文字認識誤り訂正

本研究では，事前学習済みの日本語T5モデルを用いて，手書き答案の文字認識結果の誤り訂正を行う．文字認識の誤り訂正には，これまでN-gramを用いた手法やBERTを用いた手法が提案されてきた．本論文では，自動で手書き答案を読み取った文字認識結果に対して人手で訂正を行い，これらのペアを用いてT5をﬁne-tuningすることで，文字認識誤りの訂正モデルを作成する．今回用いた答案データは，中学生約50名によって回答された，国語ドリルの記述式問題の日本語手書き答案である．さらに，誤認識のパターンをより多く学習させるため，学習データのデータ拡張を行った．実験の結果，T5をﬁne-tuningすることで，文字認識結果をより実際の答案に近い文章に訂正できることを示した．また，データ拡張の結果，訂正モデルのBLEU値は向上した．