多次元項目反応理論と深層学習に基づく複数観点同時自動採点手法の精度改善

深層学習を用いた小論文自動採点手法の一つとして，全体得点と複数の評価観点別得点を同時に予測する手法が近年注目され，高精度を達成しつつある．しかし，従来手法は得点予測の根拠について解釈性が低いという問題があった．Shibata&Utoはこの問題を解決するために多次元項目反応理論を組み込んで解釈性を高めた複数観点同時自動採点手法を提案している．しかし，この手法は従来手法と比較して僅かながら予測精度の低下がみられる．そこで本研究では，精度低下の原因を分析し，予測精度を改善した手法を提案する．