強化学習に基づくデータ選別を通した問題横断型小論文自動採点の精度向上

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