学位論文 LDAを用いたレポート推薦システムの開発

加藤, 嘉浩  ,  カトウ, ヤスヒロ  ,  Kato, Yoshihiro

pp.1 - 78 , 2016-03-25 , The University of Electro-Communications
内容記述
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,さらに,(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.被験者実験により提案手法の有効性を示した.しかし,これまでトピック数をデータから決定する手法が確立されていなかったので,上の研究ではトピック数を決めて用いている.そこで,次に,実データからトピック数を自動的に決定する手法として,漸近解析によりハイパーパラメータが1.0 としたときの周辺尤度を最大化することにより,LDA のトピック数を最も正確に推定できることを提案する.本システムに組み込むことで,その有効性を示した.
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http://ir.lib.uec.ac.jp/infolib/user_contents/9000000848/9000000848.pdf

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