確信度と得点の予測精度を両立する論述回答自動採点モデル

ている[19]．この手法では，確信度が低い，すなわ近年，深層学習を用いた論述回答自動採点モデルち予測得点が誤っている可能性が高い回答文を検出が高精度を達成し，実用化が期待されている．しかして，そのような回答文を人間の評価者が採点するし，高性能な自動採点モデルであっても，得点予測ことで，採点コストの増加を抑えつつ，採点精度のを誤る可能性は依然として残っており，このことが向上を目指している．ハイステークス試験における自動採点導入の妨げの確信度を推定できる従来モデル[19]は，BERTに一つとなっている．この問題を解決する方法の一つ基づく深層学習自動採点モデルを分類器として設計として，得点予測に加えて，予測した得点に対するしたモデルとなっている．分類器として設計した従確信度も出力できる深層学習自動採点モデルを用い来モデルは，交差エントロピー誤差を損失関数とすて，予測誤りの検出を試みる研究がなされている．るため，真得点と予測得点が異なる訓練データに対本研究では，確信度を推定可能な従来の深層学習自しては，その違いの大小によらず等しく誤りとみな動採点モデルを拡張することで，確信度推定と得点して学習が進められる．他方で，一般的には深層学予測の両面における性能向上を目指す．習自動採点モデルは回帰の枠組みで設計されることが多い．回帰の枠組みで設計したモデルでは，二