JP2020113129A - 文書評価装置、文書評価方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
105 演算装置
106 メモリ
107 補助記憶装置
201 採点パタン生成処理
202 採点処理
203 採点パタン生成用解答文
204 基礎解析
207 高次解析
210 階層クラスタリング
211 クラスタソート
212 採点パタン生成
213 解答文採点データ
214 意味カテゴリ辞書
215 採点パタン
217 採点対象解答文
218 採点結果
Claims (15)
- プロセッサとメモリを有する文書評価装置であって、
採点パタン生成用の解答文から形態素と係り受け関係を解析する構文解析部と、
前記解答文から3項関係を抽出する情報抽出部と、
前記構文解析部の解析結果と、前記情報抽出部の3項関係から前記3項関係の付加情報を解析する情報表現型推定部と、
前記情報抽出部の3項関係の相互の関係を推定する情報間関係推定部と、
前記3項関係の各項に含まれる単語または語句を予め設定した意味カテゴリ辞書と前記付加情報により上位概念に置換して、前記置換の結果と前記3項関係の相互の関係と前記付加情報に基づいて採点の条件を生成し、解答文の採点結果を読み込んで前記採点結果に適合する採点条件を採点パタンとして選択する採点パタン生成部と、
を有することを特徴とする文書評価装置。 - 請求項1に記載の文書評価装置であって、
採点対象解答文を読み込んで、前記採点パタンに基づいて採点結果を生成する採点部をさらに有することを特徴とする文書評価装置。 - 請求項1に記載の文書評価装置であって、
前記情報抽出部は、
前記解答文内のエンティティを検出し、前記解答文内の2つのエンティティ間の関係を推定し、前記2つのエンティティと関係から成る3つの項を前記3項関係として抽出することを特徴とする文書評価装置。 - 請求項1に記載の文書評価装置であって、
前記採点パタン生成用の解答文と採点データを入力とし、前記解答文を階層的なクラスタに分類する階層クラスタリング部と、
前記クラスタの大きさに基づいてソートを行うクラスタソート部と、をさらに有することを特徴とする文書評価装置。 - 請求項4に記載の文書評価装置であって、
前記採点パタン生成部は、
前記クラスタソート部のソート結果に基づいて所定の閾値以上の解答文を含むクラスタを多数派解答文と判定し、前記閾値未満の解答文を含むクラスタを少数派解答文と判定することを特徴とする文書評価装置。 - 請求項5に記載の文書評価装置であって、
前記採点パタン生成部は、
前記多数派解答文から生成した採点パタンの信頼度を高く設定し、前記少数派解答文から生成した採点パタンの信頼度を低く設定し、採点パタンと信頼度を表示する画面を出力することを特徴とする文書評価装置。 - プロセッサとメモリを有する計算機が、解答文を採点する文書評価方法であって、
前記計算機が、採点パタン生成用の解答文から形態素と係り受け関係を解析する第1のステップと、
前記計算機が、前記解答文から3項関係を抽出する第2のステップと、
前記計算機が、前記形態素と係り受け関係の解析結果と、前記3項関係から前記3項関係の付加情報を解析する第3のステップと、
前記計算機が、前記3項関係の相互の関係を推定する第4のステップと、
前記計算機が、前記3項関係の各項に含まれる単語または語句を予め設定した意味カテゴリ辞書と前記付加情報により上位概念に置換して、前記置換の結果と前記3項関係の相互の関係と前記付加情報に基づいて採点の条件を生成し、解答文の採点結果を読み込んで前記採点結果に適合する採点条件を採点パタンとして選択する第5のステップと、
を含むことを特徴とする文書評価方法。 - 請求項7に記載の文書評価方法であって、
前記計算機が、採点対象解答文を読み込んで、前記採点パタンに基づいて採点結果を生成する第6のステップを、をさらに含むことを特徴とする文書評価方法。 - 請求項7に記載の文書評価方法であって、
前記第2のステップは、
前記解答文内のエンティティを検出し、前記解答文内の2つのエンティティ間の関係を推定し、前記2つのエンティティと関係から成る3つの項を前記3項関係として抽出することを特徴とする文書評価方法。 - 請求項7に記載の文書評価方法であって、
前記計算機が、前記採点パタン生成用の解答文と採点データを入力とし、前記解答文を階層的なクラスタに分類する第7のステップと、
前記計算機が、前記クラスタの大きさに基づいてソートを行う第8のステップと、をさらに含むことを特徴とする文書評価方法。 - 請求項10に記載の文書評価方法であって、
前記第5のステップは、
前記ソートの結果に基づいて所定の閾値以上の解答文を含むクラスタを多数派解答文と判定し、前記閾値未満の解答文を含むクラスタを少数派解答文と判定することを特徴とする文書評価方法。 - 請求項11に記載の文書評価方法であって、
前記第5のステップは、
前記多数派解答文から生成した採点パタンの信頼度を高く設定し、前記少数派解答文から生成した採点パタンの信頼度を低く設定し、採点パタンと信頼度を表示する画面を出力することを特徴とする文書評価方法。 - プロセッサとメモリを有する計算機で、解答文を採点させるためのプログラムであって、
採点パタン生成用の解答文から形態素と係り受け関係を解析する第1のステップと、
前記解答文から3項関係を抽出する第2のステップと、
前記形態素と係り受け関係の解析結果と、前記3項関係から前記3項関係の付加情報を解析する第3のステップと、
前記3項関係の相互の関係を推定する第4のステップと、
前記3項関係の各項に含まれる単語または語句を予め設定した意味カテゴリ辞書と前記付加情報により上位概念に置換して、前記置換の結果と前記3項関係の相互の関係と前記付加情報に基づいて採点の条件を生成し、解答文の採点結果を読み込んで前記採点結果に適合する採点条件を採点パタンとして選択する第5のステップと、
を前記計算機に実行させるためのプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムであって、
採点対象解答文を読み込んで、前記採点パタンに基づいて採点結果を生成する第6のステップを、をさらに含むことを特徴とするプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムであって、
前記第2のステップは、
前記解答文内のエンティティを検出し、前記解答文内の2つのエンティティ間の関係を推定し、前記2つのエンティティと関係から成る3つの項を前記3項関係として抽出することを特徴とするプログラム。
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