WEKO3
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LDAを用いたレポート推薦システムの開発
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
9000000848.pdf (2.9 MB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2016-03-25 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | LDAを用いたレポート推薦システムの開発 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
資源タイプ | doctoral thesis | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | open access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
著者 |
加藤, 嘉浩
× 加藤, 嘉浩 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
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. | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 博士(工学) | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
学位授与機関識別子 | 12612 | |||||
学位授与機関名 | 電気通信大学 | |||||
学位授与年度 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2015 | |||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2016-03-25 | |||||
学位授与番号 | ||||||
学位授与番号 | 甲第853号 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |