ＬＤＡを用いたレポート推薦システムの開発

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: ＬＤＡを用いたレポート推薦システムの開発
• 著者・編者: 加藤, 嘉浩; Yoshihiro, Kato
• 出版年月日等: 2016-03-25
• 出版年（W3CDTF）: 2016-03-25
• 授与機関名: 電気通信大学
• 授与年月日: 2016-03-25
• 授与年月日（W3CDTF）: 2016-03-25
• 報告番号: 甲第853号
• 学位: 博士（工学）
• 博論授与番号: 甲第853号
• 本文の言語コード: jpn
• 一般注記: 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．; 2015
• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/11008460; https://dl.ndl.go.jp/pid/11008460
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（個別）: 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• 収集根拠: 博士論文（自動収集）
• 受理日（W3CDTF）: 2018-01-02T17:18:43+09:00
• 作成日（W3CDTF）: 2016-09-02
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 図書館・個人送信対象外
• 遠隔複写可否（NDL）: 可
• 掲載誌（URI）: http://id.nii.ac.jp/1438/00000833/
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp