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第53回名古屋地区NLPセミナー

2018/07/12 3:48 に 佐野正裕 が投稿   [ 2018/11/28 5:46 に更新しました ]

語学学習支援におけるテスト理論と自然言語処理~良問の自動作成を目指して~

江原 遥(静岡理工科大学)

発表者は、語学学習者が知らない語をシステムとのインタラクションから予測し、それらの語に自動的に訳をつける語学学習支援システムや、その背後にある確率モデルの研究を継続的に行ってきた。 本発表では、テスト理論と自然言語処理のつながりと、今後の目指すべき方向性について発表する。テスト理論は、大まかに言えば、どの被験者がどの設問に正解/誤答したか、というデータから、被験者の能力値や設問の難易度(すなわち、設問の配点)といったパラメタを自動的に決定するための統計的な確率モデルの枠組みである。項目反応理論、項目応答理論という名前でも知られる。 例えば、自然言語処理において一部の研究が扱っている、語学学習における単語の難易度を決定する問題も、テスト理論が扱う基本的な問題の1つである。本発表では、テスト理論と自然言語処理の考え方の違いを説明した後、自然言語処理技術とテスト理論を組み合わせる中で、どのような挑戦的な課題があるか議論する。また、発表者は、こうした課題に関連するデータセット作成も、クラウドソーシングなどを用いていくつか行っており、一般に公開している。本発表では、こうしたデータセットについても合わせて紹介する。




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