論理構造グラフを用いた自動採点モデル

習手法の進歩が目覚ましい近年では，Transformer[5]本研究では，エッセイの論理構造のグラフ表現をやBERT[6]などの言語モデルを用いて入力文章考慮した自動採点モデルを提案する．エッセイの論を固定長ベクトル（文レベルの埋め込み表現，文理構造は採点結果に影響する要因の一つと考えら脈ベクトル）にし，分類器や回帰モデルに入力しれ，これまでに論理構造の要素（主張や前提となる得点を予測する手法[7,8,9]が提案されている．節や句，単語の連なり．以降，論理要素）の統計量また，従来手法のように解答データから推定しや要素間の関係を考慮したモデルが提案されていた統計量（単語数や語彙数など）を追加するモデる．しかし，従来手法の論理要素とその関係を提案ル[10,11,12]，ConvolutionalNeuralNetwork（CNN）モデルに入力してもあまり精度が向上しなかった．やLongShortTermMemory(LSTM）など別のNeural本研究では，論理要素を含む文全体を論理要素としNetwork(NN)からの出力を結合したモデル[13]が提て用い，文間の関係を推定し線形計画法で論理構造案されている．グラフを抽出する．そして，グラフ構造を考慮可能本研究では，言語モデルを用いた自動採点モデルなGraphAttentionNetworkにより特徴量を抽出し自を基礎とし，そこに補助情報（統計量や別のNNか動採点モデルに結合する．ASAPデータセットでのらの特徴量）を追加することで精度向上を目指す．実験から提案モデルはベースラインおよび従来手法自動採点モデルに追加する補助情報は，特徴量ベーよりも高精度な結果となった．また，論理構造推定スの自動採点モデル[4]や補助情報を追加したモデ手法を検証するため，ランダム構造やグラフのエッル[10,11,12,13,14]が参考になる．特徴量ベースのジ削除前の構造を入力した場合とも比較することで自動採点モデルでは，単語数，語彙数，誤字や文法提案手法の有効性を示した．誤りの割合，話題，得点が高い解答データとの類似度などが挙げられる．