JGLUEデータを用いた模範解答との差異に基づく汎用採点モデルの構築

本研究では、日本語学習済みBERTモデルを用いて短答式記述問題の採点システムを作成した。短答式記述問題の採点に関しては、個別の問題に特化してモデルを学習した岡ら[1]の研究などがあるが、本研究では答案と模範解答の両方を入力し、それらの差異をとるようにモデルを学習することで、一度の学習で複数の設問に対応することができ、かつ限られた数の答案でも採点の正解率を高める手法を提案する。学習・評価データには中学生の国語ドリルの答案データを使用した。学習データにJGLUE:日本語理解ベンチマーク[2]のコーパスを加えたところ、国語ドリルのみで学習した場合に比べて、採点結果が大きく改善し、文ペア分類のコーパスによる学習が汎用的な採点モデルの構築に効果があることが分かった。