ＬＤＡを用いたレポート推薦システムの開発
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Bibliographic Record
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- Material Type
- 博士論文
- Title
- Author/Editor
- 加藤, 嘉浩Yoshihiro, Kato
- Publication Date
- 2016-03-25
- Publication Date (W3CDTF)
- 2016-03-25
- Degree Grantor
- 電気通信大学
- Date Granted
- 2016-03-25
- Date Granted (W3CDTF)
- 2016-03-25
- Dissertation Number
- 甲第853号
- Degree Type
- 博士（工学）
- Conferring No. (Dissertation)
- 甲第853号
- Text Language Code
- jpn
- Note (General)
- 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
- Persistent ID (NDL)
- info:ndljp/pid/11008460
- Collection
- Collection (Materials For Handicapped People:1)
- Collection (particular)
- 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
- Acquisition Basis
- 博士論文（自動収集）
- Date Accepted (W3CDTF)
- 2018-01-02T17:18:43+09:00
- Date Created (W3CDTF)
- 2016-09-02
- Format (IMT)
- application/pdf
- Access Restrictions
- 国立国会図書館内限定公開
- Service for the Digitized Contents Transmission Service
- 図書館・個人送信対象外
- Availability of remote photoduplication service
- 可
- Periodical Title (URI)
- Data Provider (Database)
- 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション