Latent Dirichlet Allocationを用いたレポート推薦システム

加藤 嘉浩  石井 隆稔  宮澤 芳光  植野 真臣  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J99-D    No.2    pp.152-164
発行日: 2016/02/01
早期公開日: 2015/11/04
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2015JDP7036
論文種別: 論文
専門分野: 教育工学
キーワード: 
推薦システム,  トピックモデル,  Latent Dirichlet Allocation,  ライティングスキル,  eラーニング,  

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あらまし: 
本論文では,レポートライティングにおける他者からの学びを支援するために,過去の学ぶべきレポートを学習者に推薦するシステムを提案する.本システムの特徴は,(1)Latent Dirichlet Allocation(LDA)により,学習者のレポートの潜在的なトピックを推定し,他者レポートとのトピック分布の距離を計算して,同一の主題を扱う他者レポートを検索でき,更に,(2)学習者のレポートと他者レポートとの単語分布の距離を計算し,同一の主題を扱うが,内容(用いられる単語分布)の異なる評価の高い他者のレポートを多様に推薦できることである.これにより,学習者は自分と同じ主題を扱う多様な過去の優秀なレポートから,レポートライティングにおける多様なスキルを学べると期待できる.最後に,被験者実験により提案手法の有効性を示す.